一种降维求解机组组合问题的双重粒子群优化算法

翟俊义; 任建文; 李整; 周明

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一种降维求解机组组合问题的双重粒子群优化算法

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考虑机组组合的电力系统动态经济调度是一个高维复杂的非线性优化问题。提出了一种采用降维思想解决大规模机组组合问题的新方法,降维的方式是将对整个调度周期的优化转化为对每个调度时刻依次、分别优化,即将对矩阵的优化转化为对行向量的优化,降低求解维数。结合离散与连续粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法,分别得到当前调度时刻最优的机组组合状态及对应的最优负荷分配。采用初始化策略提高初始解质量,并对机组启停、爬坡等约束条件处理,使寻优都在可行域中进行,结合优先次序法及智能调整策略避免算法早熟。算例表明本文方法在经济性上具有很大的优越性,且可明显减少开机机组数目,对于求解机组数较多的大规模系统更具优势。

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来源
《华北电力大学学报》 |2016年第1期|32-38|共7页
作者
翟俊义; 任建文; 李整; 周明;
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作者单位

华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论与分析;
关键词
机组组合; 降维优化; 动态经济调度; 大规模系统; 双重粒子群算法;

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