类进化算法驱动的动态电力经济调度优化
本文关键词：类进化算法驱动的动态电力经济调度优化 出处：《电子学报》2017年01期 论文类型：期刊论文
【摘要】：动态电力经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)属于一种在时间和空间上相互耦合的多阶段动态决策问题,一般被转化为一个高维的约束数值优化问题来求解.本文提出了一种新型全局优化算法--类进化算法(Cluster Evolutionary Algorithm,CEA),并将其应用于DED问题的计算.CEA通过聚类过程在进化个体间构建一定结构的连接关系,并利用这种虚拟的簇类化组织来协调和控制群体的优化计算过程,提高算法对高维问题空间的搜索效率和抗早熟能力.在仿真实验中2个DED测试系统被用于对CEA的性能进行检验,其所得最佳计算结果要好于目前已报道的最优解,而实验统计数据则显示CEA是一种求解DED问题可行且有效的方法.
[Abstract]:Dynamic Economic dispatch (DED) is a multi-stage dynamic decision making problem which is coupled in time and space. In this paper, a new global optimization algorithm, class evolutionary algorithm, is proposed. Cluster Evolutionary Algorithm. CEA, and applied to the calculation of DED problem. CEA through the clustering process to construct a certain structure of connections between evolutionary individuals. The virtual cluster organization is used to coordinate and control the optimization process of the population. Improve the search efficiency and anti-precocity ability of the algorithm for high-dimensional problem space. In the simulation experiment, two DED test systems are used to test the performance of CEA. The result is better than the reported optimal solution, and the experimental data show that CEA is a feasible and effective method for solving DED problem.
【作者单位】： 西安邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61203311,No.61105064) 陕西省教育厅科研计划(No.2013JK1183,No.2014JK1667) 厦门市科技计划(No.3502Z20141164)
【分类号】：TP18;TM73
【正文快照】： 1引言动态经济调度的目标是在发电机组启停计划已经确定的情况下,依时间顺序计算机组在不同时段的出力数据,以使系统在满足一系列工作约束的条件下总成本最小.该问题决策时间的跨度通常为数小时,其目标函数可表示Cost=min∑Ntt=1Ft(1)其中Cost为总发电成本(S|),Ft为t时段断面
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，本文编号：1406711
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