基于向量序优化的多目标机组组合

发布时间：2017-11-16 09:24

  本文关键词：基于向量序优化的多目标机组组合

  更多相关文章： 机组组合 多目标 优化 向量序优化 足够好解 BP神经网络

【摘要】：机组组合在数学上可建模为含连续、离散变量的动态优化问题,对于大规模电力系统,其最优解的求取不可避免地存在维数灾的弊端。以发电机组的煤耗量和购电费用为优化目标,引入向量序优化理论对大规模多目标机组组合问题进行求解。采用BP神经网络对表征集合进行快速评估,确定选定集合,在保证足够好解个数的前提下大幅降低计算量,缩短求解时间。以某省级实际电力系统为例,考虑水电、核电、生物质能、气电、火电等多种类型的复杂电源结构,选取典型日96点负荷曲线形成该日发电机组日启停计划和出力安排优化方案,将向量序优化求解结果与基于GAMS-BARON解法器的混合整数非线性规划(MINLP)法的计算结果进行对比分析,结果表明采用所提方法求解到满足工程实际需要的足够好解,其计算速度是传统MINLP法的7.608倍,说明所提方法是可行且有效的。
【作者单位】： 华南理工大学电力学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金资助项目(50907023) 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB228205)~~
【分类号】：TM73
【正文快照】： 0引言机组组合从属于电力经济调度领域,是编制发电计划的关键一环,制定合理的开停机计划能带来巨大的经济效益。对于大规模电力系统,机组组合问题可建模为一个含连续、离散变量的高维动态优化问题,寻求其最优解时不可避免存在“维数灾”的弊端,计算量巨大,求解时间长,很难求得

【参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：1191889