【摘 要】
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为了降低供水泵站系统的运行能耗,利用4个标准测试函数对遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)进行寻优测试.测试结果表明,无论是收敛速度还是优化精度,ABC算法较PSO算法和GA算法都有极大的优势.基于目标电耗理论,建立以单位产量电耗最少为目标函数的优化调度模型,并将该模型应用于供水泵站系统的节能研究中.运用ABC算法对所建模型进行寻优计算,得出供水
【机 构】
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长沙理工大学 能源与动力工程学院,湖南 长沙 410114
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为了降低供水泵站系统的运行能耗,利用4个标准测试函数对遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)进行寻优测试.测试结果表明,无论是收敛速度还是优化精度,ABC算法较PSO算法和GA算法都有极大的优势.基于目标电耗理论,建立以单位产量电耗最少为目标函数的优化调度模型,并将该模型应用于供水泵站系统的节能研究中.运用ABC算法对所建模型进行寻优计算,得出供水泵站系统的优化运行方案.对该方案的可行性和经济性进行评估,证明了ABC算法的优越性及其在泵站优化方面的实用价值.
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