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Solving the unit commitment problem with a genetic algorithm through a constraint satisfaction technique

机译：通过约束满足技术用遗传算法解决单位承诺问题

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This paper proposes a genetic algorithm (GA) in conjunction with constraint handling techniques to solve the thermal unit commitment problem. To deal effectively with the constraints of the problem and prune the search space of the GA in advance, the difficult minimum up- and down-time constraints are embedded in the binary strings that are coded to represent the on-off states of the generating units. The other constraints are handled by integrating penalty factors into the cost function within an enhanced economic dispatch program. The proposed GA approach has been tested on a practical Taiwan Power (Taipower) thermal system over a 24-hour period for different utility factors and GA control parameters. Test results reveal that the features of easy implementation, fast convergence, and a highly near-optimal solution in solving the UC problem can be achieved by the proposed GA approach.
机译：本文提出了一种结合约束处理技术的遗传算法（GA），以解决热力机组承诺问题。为了有效地解决问题的约束并预先修剪GA的搜索空间，将困难的最小运行时间和停机时间约束嵌入到二进制字符串中，这些二进制字符串经过编码以表示发电机组的开关状态。通过将惩罚因素集成到增强型经济调度程序中的成本函数中，可以处理其他约束。拟议的遗传算法方法已经在实用的台湾电力（Taipower）热力系统上经过24小时的测试，针对不同的效用系数和遗传算法控制参数进行了测试。测试结果表明，所提出的遗传算法可以实现易于实现，收敛速度快，解决UC问题的高度接近最优的特征。

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