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基于混合遗传算法的输气管压气站优化运行研究
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2009-08-15
张亮
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本文提出了一种将模拟退火算法和遗传算法相结合的混合遗传算法，并将其引入输气
管压气站优化运行问题中。结合实例，对不同算法进行了分析比较，结果表明由该算法获得的解比其它算法更优，且具有较好的优化性能、较高的优化效率和较强的鲁棒性。
西气东输管道是我国能源建设中的一项重大工程，沿线需要建设若干个压气站。据资料
介绍，压气站的年经营费用约占输气管总经营费用的40%~50%，压缩机组的动力费用占压气站营运费用的70%以上。为了节约能源，减少运行费用，对输气管上的压气站的运行方式进行优化设计，选用最优压缩机组合运行方案是必要的。近年来遗传算法和模拟退火算法的应用越来越广泛，遗传算法(GA)根据适者生存的理论来寻找组合优化问题的全局最优解或次最优解；模拟退火算法(SA)模拟熔化金属物体的退火过程来寻求问题的最优解。本文将这两种寻优方法结合后引入输气管压气站优化运行数学模型的求解，经实例计算表明该方法是可行的。
管压气站优化运行问题中。结合实例，对不同算法进行了分析比较，结果表明由该算法获得的解比其它算法更优，且具有较好的优化性能、较高的优化效率和较强的鲁棒性。
西气东输管道是我国能源建设中的一项重大工程，沿线需要建设若干个压气站。据资料
介绍，压气站的年经营费用约占输气管总经营费用的40%~50%，压缩机组的动力费用占压气站营运费用的70%以上。为了节约能源，减少运行费用，对输气管上的压气站的运行方式进行优化设计，选用最优压缩机组合运行方案是必要的。近年来遗传算法和模拟退火算法的应用越来越广泛，遗传算法(GA)根据适者生存的理论来寻找组合优化问题的全局最优解或次最优解；模拟退火算法(SA)模拟熔化金属物体的退火过程来寻求问题的最优解。本文将这两种寻优方法结合后引入输气管压气站优化运行数学模型的求解，经实例计算表明该方法是可行的。
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