电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2009年
1期
94-99
,共6页
机组组合%负荷分配%多目标优化%混沌遗传算法%模糊决策
機組組閤%負荷分配%多目標優化%混沌遺傳算法%模糊決策
궤조조합%부하분배%다목표우화%혼돈유전산법%모호결책
提出一种可同时得到电力系统最优机组组合和多目标负荷分配结果的混沌遗传和模糊决策算法.结合改进优先顺序法、启发式遗传算法、混沌优化和模糊决策的优点,按改进的优先顺序法确定各时段运行的机组序列,用启发式遗传算法确定机组组合状态,并对交叉率和变异率进行模糊决策.在负荷分配中,考虑单一经济目标和多目标优化2种决策模型,用遗传算法进行并行搜索,同时在最优点附近利用混沌优化的遍历性进行局部寻优,避免遗传算法陷入局部最优,有效提高了收敛速度.将所提算法分别应用于10机和30机系统中,结果表明,该算法较好地处理了电力系统负荷经济调度的各种约束条件,减少了不可行解,加快了收敛速度.
提齣一種可同時得到電力繫統最優機組組閤和多目標負荷分配結果的混沌遺傳和模糊決策算法.結閤改進優先順序法、啟髮式遺傳算法、混沌優化和模糊決策的優點,按改進的優先順序法確定各時段運行的機組序列,用啟髮式遺傳算法確定機組組閤狀態,併對交扠率和變異率進行模糊決策.在負荷分配中,攷慮單一經濟目標和多目標優化2種決策模型,用遺傳算法進行併行搜索,同時在最優點附近利用混沌優化的遍歷性進行跼部尋優,避免遺傳算法陷入跼部最優,有效提高瞭收斂速度.將所提算法分彆應用于10機和30機繫統中,結果錶明,該算法較好地處理瞭電力繫統負荷經濟調度的各種約束條件,減少瞭不可行解,加快瞭收斂速度.
제출일충가동시득도전력계통최우궤조조합화다목표부하분배결과적혼돈유전화모호결책산법.결합개진우선순서법、계발식유전산법、혼돈우화화모호결책적우점,안개진적우선순서법학정각시단운행적궤조서렬,용계발식유전산법학정궤조조합상태,병대교차솔화변이솔진행모호결책.재부하분배중,고필단일경제목표화다목표우화2충결책모형,용유전산법진행병행수색,동시재최우점부근이용혼돈우화적편력성진행국부심우,피면유전산법함입국부최우,유효제고료수렴속도.장소제산법분별응용우10궤화30궤계통중,결과표명,해산법교호지처리료전력계통부하경제조도적각충약속조건,감소료불가행해,가쾌료수렴속도.
