基于遗传算法的电力系统日有功优化调度_魏萍
遗传算法在电力系统优化中的实践技巧
遗传算法在电力系统优化中的实践技巧随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，电力系统的优化问题变得越来越复杂。
传统的优化方法在解决这些问题时面临着挑战，而遗传算法作为一种基于生物进化原理的优化算法，逐渐成为电力系统优化的重要工具。
本文将介绍遗传算法在电力系统优化中的实践技巧。
1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化问题的解。
在电力系统优化中，遗传算法可以用来解决诸如电力调度、电网规划和电力市场交易等问题。
2. 问题建模与编码在使用遗传算法解决电力系统优化问题之前，首先需要将问题进行建模，并将问题的解编码成染色体。
例如，对于电力调度问题，可以将发电机出力和负荷需求作为染色体的基因，通过遗传算法来寻找最优的发电机出力方案。
3. 适应度函数的设计适应度函数是遗传算法中的核心部分，它用来评估染色体的适应度，即解的优劣程度。
在电力系统优化中，适应度函数可以根据具体问题进行设计。
例如，在电力调度问题中，适应度函数可以考虑发电成本、供电可靠性和环境影响等因素。
4. 选择操作选择操作是遗传算法中的一项重要操作，它决定了哪些染色体将被选中作为父代，进而产生下一代的解。
在电力系统优化中，选择操作可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等方法。
选择操作的目标是根据染色体的适应度来确定其被选中的概率，从而保留优秀的解。
5. 交叉操作交叉操作是遗传算法中的另一个重要操作，它模拟了生物进化中的基因交换过程。
在电力系统优化中，交叉操作可以用来产生新的解，并引入新的基因组合。
例如，在电力调度问题中，交叉操作可以将两个染色体的基因进行交换，从而生成新的发电机出力方案。
6. 变异操作变异操作是遗传算法中的一种随机操作，它用来引入新的基因变异，增加解的多样性。
在电力系统优化中，变异操作可以用来引入新的发电机出力值或负荷需求值。
变异操作的目的是增加解的搜索空间，从而提高算法的全局搜索能力。
电力系统中基于遗传算法的优化调度研究
电力系统中基于遗传算法的优化调度研究电力系统的优化调度一直是电力领域最重要的问题之一。
通过研究优化调度，我们可以对电力系统进行有效的运行、规划和管理。
在此背景下，基于遗传算法的电力系统优化调度也成为了电力领域研究的热点之一。
一、遗传算法的优势遗传算法是一种仿生学启发式算法，它通过模拟自然界中进化法则的过程来搜索最优解的算法，具有以下优势：1.适应性强：遗传算法能够通过对适应度高的个体进行选择、交叉、变异等操作来产生新的个体，从而不断优化适应度。
2.全局搜索能力强：遗传算法能够通过多轮迭代搜索，逐渐趋向于全局最优解。
3.并行搜索能力强：遗传算法能够利用多核CPU或者分布式计算来进行并行计算，加速优化过程。
二、电力系统中的遗传算法优化调度电力系统是由多个电力设备组成的系统，其中包括发电机、变压器、输电线路和负荷等设备。
而电力系统优化调度的目的就是要协调各个电力设备之间的关系，使整个系统的性能指标达到最优。
在电力系统优化调度中，遗传算法可以应用于以下几个方面：1.电网调度优化电网调度是指将不同的发电机分配到不同的负荷节点上，使得整个电网满足用户需求的过程。
在电网调度优化中，遗传算法可以通过对负荷分配方案进行搜索，得出最优的负荷分配方案，从而达到降低电网运行成本和提高电网安全性能的目的。
2.输电线路优化输电线路是连接各个电力设备之间的关键链路，它的合理规划和设计对整个系统的运行起到至关重要的作用。
在输电线路优化中，遗传算法可以通过对输电线路的配置、设备参数的优化等方面进行搜索，得出最优的输电线路规划方案，从而降低输电成本，提高输电效率。
3.发电机组优化发电机组是电力系统的重要部分之一，它的合理配置和负荷控制十分关键。
在发电机组优化中，遗传算法可以通过对发电机组开关、输出功率等控制策略进行搜索，得出最优的发电机组运行策略，从而降低发电成本，提高发电效率。
三、研究现状及展望在电力系统优化调度中，遗传算法已经得到了广泛的应用，取得了一定的研究成果。
遗传算法在电网调度优化中的应用案例
遗传算法在电网调度优化中的应用案例引言：电网调度是指对电力系统进行合理的电力分配和负荷调节，以保证电力供应的可靠性和经济性。
随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，传统的电网调度方法已经不能满足实际需求。
而遗传算法作为一种优化方法，具有全局搜索能力和适应性强的特点，被广泛应用于电网调度优化中。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其基本原理是通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等机制，以求解复杂问题的最优解。
遗传算法由编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤组成。
二、电网调度优化问题电网调度优化问题是指在给定的电力负荷需求下，通过调整发电机组的出力和负荷的分配，以最小化系统的总成本或最大化系统的效益。
这个问题通常涉及到多个目标函数和多个约束条件，如发电机组的出力限制、负荷需求的满足和线路的功率平衡等。
三、遗传算法在电网调度优化中的应用案例1. 发电机组出力优化发电机组的出力优化是电网调度中的一个重要问题。
传统的方法通常采用线性规划或者梯度下降等方法进行求解，但是这些方法在处理复杂问题时存在局限性。
而遗传算法能够通过全局搜索和适应度评价的方式，寻找到最优的发电机组出力分配方案。
通过遗传算法的优化，可以有效降低系统的总成本，并提高电网的经济性。
2. 负荷分配优化负荷分配优化是指在给定的负荷需求下，合理分配负荷到各个发电机组，以满足负荷需求的同时最小化系统的总成本。
遗传算法可以通过编码负荷分配方案，并通过适应度评价和选择等步骤，找到最优的负荷分配方案。
这样可以实现负荷的均衡分配，减小系统的负荷波动，提高电网的稳定性。
3. 线路功率平衡优化线路功率平衡是电网调度中的一个关键问题，它要求电网的供电和负荷之间保持平衡，以确保电网的稳定运行。
遗传算法可以通过调整发电机组的出力和负荷的分配，以实现线路功率平衡。
通过遗传算法的优化，可以减小线路的功率损耗，提高电网的供电质量。
结论：遗传算法作为一种优化方法，具有全局搜索能力和适应性强的特点，被广泛应用于电网调度优化中。
电力系统调度优化中的遗传算法改进研究
电力系统调度优化中的遗传算法改进研究电力系统调度优化是指在满足电力供需平衡的同时，通过综合考虑电力系统的经济性和可靠性，实现电力系统的最优运行。
传统的电力系统调度优化方法存在计算复杂度高、难以提供全局最优解等问题。
为了克服这些问题，遗传算法被引入到电力系统调度优化中，并得到了广泛的应用。
遗传算法是模拟生物进化过程中的基本机理而设计的一种优化算法。
它通过模拟自然界的遗传、突变和选择等过程，从候选解空间中搜索最优解。
在电力系统调度优化中，遗传算法通过不断进化种群中的个体，逐步寻找到接近最优解的解决方案。
然而，传统遗传算法在应用于电力系统调度优化中存在一些问题。
首先，传统遗传算法对于解空间中的大规模优化问题收敛速度比较慢。
其次，传统遗传算法在交叉和变异算子的设计上，并没有充分考虑电力系统调度问题的特点。
最后，传统遗传算法在随机选择操作中有可能选择到不满足电力系统调度要求的个体。
针对这些问题，许多研究者提出了一系列的改进措施来提升遗传算法在电力系统调度优化中的性能。
其中一种常见的改进方法是引入多种变异和交叉算子，以增加算法的搜索空间，提高算法的全局搜索能力。
此外，还可以根据电力系统调度问题的特点，设计专门的变异和交叉操作符，以更好地满足电力系统的调度需求。
除了改进变异和交叉算子外，还可以引入新的选择策略，以提高算法的收敛速度和搜索质量。
例如，可以采用轮盘赌选择、锦标赛选择等不同的选择策略，来提高遗传算法的选择性能。
另外，针对电力系统调度优化问题中的约束条件，也可以在遗传算法中引入约束处理策略，以保证生成的个体满足电力系统的调度要求。
一种常见的约束处理策略是罚函数法，通过在目标函数中增加惩罚项的方式来处理约束条件。
此外，还可以结合其他优化方法与遗传算法进行融合，以进一步提高电力系统调度优化的效果。
例如，可以将模拟退火算法、粒子群算法等与遗传算法相结合，以充分利用各种优化方法的优势，提高整体的优化性能。
总结起来，电力系统调度优化中的遗传算法改进研究是一个非常重要的课题。
基于遗传算法的电网规划优化方法研究
基于遗传算法的电网规划优化方法研究电网规划是指在满足电力需求的前提下，利用现有的技术和条件，合理分配和利用电力资源，采用最优方案规划电力设施和设备的位置、容量及制度。
基于遗传算法的电网规划优化方法是将遗传算法引入到电网规划优化中，以寻找符合优化目标的电网规划方案。
遗传算法是一种基于自然遗传进化的随机优化搜索算法，其核心思想是将问题的解表示为染色体，利用遗传操作（包括选择、交叉和变异）模拟自然界的进化过程，达到优化搜索的目的。
在电网规划中，可以将电网规划方案编码为染色体，以适应度函数作为遗传算法的优化目标函数，通过不断进化优化得到最优解。
基于遗传算法的电网规划优化方法首先需要定义电网规划的优化目标，例如最小化建设成本、最大化供电可靠性、最大化供电效率等。
然后，将电网规划方案转换为染色体编码并生成初始种群。
针对电网规划问题的特点，需要合理设计遗传算法的选择、交叉和变异操作，不断演化得到更优的解集。
同时，基于遗传算法的电网规划优化方法也面临一些挑战。
首先是适应度函数的设计问题，需要考虑多个因素的综合影响，权衡不同指标的重要性，并确定合适的权重关系。
其次是算法的参数设置问题，如种群大小、交叉概率、变异概率等，需要根据实际问题进行合理的选择。
此外，在实际应用中，电网规划问题还包括多个优化目标的决策问题，这需要运用多目标遗传算法等高级优化方法进行求解。
在电力系统规划中，遗传算法已经被广泛应用于输电线路选线、变电站规划、输电网结构优化等诸多方面，具有很高的应用价值。
随着电网技术的发展和对电力供应的不断要求提高，基于遗传算法的电网规划优化方法也将得到更广泛的应用。
电力系统中基于遗传算法的优化研究
电力系统中基于遗传算法的优化研究电力系统是国家经济发展的重要支柱之一，在电力系统的运行中，随着能量的转化，电力的质量和效率都成为了技术发展中需要优化的方面，因此，在电力系统中运用数学算法进行优化的研究得到了广泛的关注。
遗传算法是其中的一种重要算法，被广泛应用于电力系统中的优化问题，本文将重点阐述电力系统中基于遗传算法的优化研究。
1. 遗传算法简介遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法，其基本模型由基因、染色体、适应度函数三部分组成。
基因是代码片段，编码了个体某一特定性状的信息。
染色体就是基因的集合，它代表了个体的一个完整的基因组，该染色体的变化是在演化过程中发生的。
适应度函数是用来评价个体之间优劣程度的函数，即在演化过程中，它的值能够反映个体对问题的适应性。
遗传算法通过复制、交叉、变异和选择这四个基本遗传操作，在各个群体中产出新的个体，使得良好的个体逐渐趋于优化。
2. 电力系统的研究优化问题电力系统中的优化问题是一个多目标的问题，与电力运行的安全性、经济性、环境保护等方面有关。
电力系统的问题主要包括发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力的节约等方面。
2.1 发电机组的优化调度电力系统中的发电机组是整个系统的核心，其调度优化能否合理，直接影响到电力系统的质量和效率。
在发电机组的调度中，可以利用遗传算法来进行优化调度。
通过适当的传递优良特性的基因，使新的个体逐步趋于优良，不断优化，求得最优解。
2.2 电力质量的优化电力质量问题在电力系统内已经成为一个关键问题。
电力质量的优化主要是指在电力三相不平衡、电压闪变、频率跳变、电力谐波、电磁干扰等方面对电力质量进行有效的控制。
在优化过程中，可以利用遗传算法对问题进行分析和解决。
2.3 电力的节约在电力系统中，节约电力成为了一个重要课题。
通过遗传算法对于能源中节能的部分进行充分的探讨，能更好的研究和利用电力系统的优化问题。
3. 遗传算法在电力系统中的应用目前，在电力系统领域中，遗传算法已经被广泛应用，下面将分别介绍其在发电机组的优化调度、电力质量的优化和电力节约等方面的应用。
利用遗传算法优化电力系统调度问题
利用遗传算法优化电力系统调度问题电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一，它的调度问题一直以来都是电力系统领域的研究热点之一。
在传统的电力系统调度方法中，人们往往通过解析式或者计算模型来得出合理的调度方案。
但是，随着系统规模的不断扩大以及系统复杂性的增加，这种方法已经越来越难以满足需求。
为了解决这一问题，学者们开始研究利用遗传算法优化电力系统调度问题。
遗传算法是一种基于生物遗传的随机化优化方法，其主要思想是将问题转化为个体选择、交叉和变异的过程，通过模拟这些过程来寻找最优解。
在电力系统调度中，遗传算法的应用主要分为以下几个方面：一、遗传算法优化发电机出力分配发电机出力分配是电力系统调度中的一个重要问题。
其目标是将总发电量分配到不同机组上，使得各个机组的出力稳定，同时能够满足系统负荷。
传统方法一般采用二次规划等优化方法，但是这些方法运算量大，难以满足实时调度的需求。
而采用遗传算法优化发电机出力分配，可以实现实时性调度，同时优化效果也比较好。
遗传算法通过模拟生物进化过程，可以不断优化发电机出力分配方案，迭代到最优解。
此外，在考虑不同机组的出力、损耗等因素时，遗传算法还可以动态改变目标函数，实现更精确的优化。
二、遗传算法优化电力负荷分配电力负荷分配也是电力系统调度中不可避免的一个问题。
负荷分配的目标是合理分配负荷，以达到系统最优性能。
传统方法一般基于网络流、拉格朗日乘数法等方法，但是这些方法都需要较大的计算量，且所得到的结果无法保证最优。
利用遗传算法优化电力负荷分配，可以提高优化的精度和效率。
遗传算法将电力系统负荷作为基本单元进行操作，并使用进化算法不断产生优化解。
在得到一个初始解后，遗传算法通过样本复制、重组等方式产生个体解，并在每次迭代中通过选择、交叉和变异操作不断进化，最终得到最优负荷分配方案。
三、遗传算法优化电压调节电压调节是电力系统调度中一个很重要的问题。
电压调节的目标是通过调节并控制电力系统的各个元件，使得系统的总电压维持稳定。
基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究
基于遗传算法的电力系统优化调度方法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它涉及到电力的生产、传输和分配等方面的问题。
随着电力需求的不断增长和电力网络的复杂化，如何实现电力系统的优化调度成为一个重要的研究课题。
本文将重点介绍基于遗传算法的电力系统优化调度方法的研究进展。
一、电力系统优化调度问题的定义电力系统优化调度问题可以简单地表述为：在给定的电力系统结构、设备参数、负荷需求和运行约束条件下，确定各个发电机的出力和输电线路的潮流分配，以使得系统的损耗最小、各个设备的运行状态满足要求，并且尽可能地提高系统的可靠性和经济性。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程。
它通过模拟遗传、交叉和变异等基因操作来生成新的解，并通过适应度函数来评估解的优劣。
优秀的解将被选择为下一代的父代，经过多次迭代演化，逐渐找到最优解。
三、遗传算法在电力系统优化调度中的应用1. 发电机出力优化调度发电机的出力调度直接影响到电力系统的供需平衡和电能损耗。
遗传算法可以通过对发电机出力进行优化调整，实现最小化系统损耗、满足负载需求、提高发电机运行效率等目标。
同时，还可以考虑发电机油耗、环境排放等影响因素，使得优化调度更加全面。
2. 输电线路潮流分配优化输电线路潮流分配是电力系统调度的关键问题之一。
遗传算法可以通过优化线路潮流分布，减小线路损耗，提高系统的供电能力和电压稳定性。
此外，遗传算法还可以考虑线路的输电能力、距离、导线材料等因素，为电力系统的调度提供更加合理的方案。
3. 电力系统可靠性优化电力系统的可靠性直接关系到供电的稳定性和可持续性。
遗传算法可以通过优化发电机的备用容量分配、线路的并联设计、负荷的分配等方式，提高电力系统的可靠性。
它可以考虑故障率、恢复时间等因素，使得电力系统的可靠性指标达到最优。
四、基于遗传算法的电力系统调度方法的研究进展基于遗传算法的电力系统调度方法已经得到了广泛的研究和应用。
基于遗传算法的电力系统日有功优化调度_魏萍
∑uP
t i i t
i max
-
∑P≥R
t i i
t
式中 R 为旋转备用容量 。 1. 2. 3 发电机组功率上下限约束 t t t ui P i min ≤ Pi ≤ ui P i max 1. 2. 4 最小允许停机时间及最小允许运行时间约 束 f 1 ( i , t , u ) ≥ H dni f 2 ( i , t , u ) ≥ H upi 式中 H dni 和 Hupi 分别表示机组 i 的最小连续停运 小时数和最小连续运行小时数 。 1. 2. 5 机组启停次数约束
并有 PF j = λ j| V j| 其中 FU 为目标函数表达式 ; nc 为越限约束的数 目 ; V j 为越限约束 j 的越限量 ; PF j 为越限约 束 j 的罚函数 ; λ j 为约束 j 相应的惩罚因子 ; K 为比例系数 , 它的引入使得可行解的适应 度值在 1 左右 , 避免计算机在处理过大或过 小的数据时出现数值问题 ; a 为幂指数 , 用来 扩大不同可行解之间的差别 ; K 与 a 的取值 应 根据所 求解问 题的具 体情 况 , 如 系统 规 模 、目标函数等适当选取。 2. 1. 4 遗传操作设计 a. 选择: 本文采用蒙特卡罗选择 , 即与适应度 成比例的方法。适应度函数值越高 , 被选择的机会就 越大 。 b. 交叉 : 由于每个染色体都是一个二维数组 , 因此本文中按概率 P c 采用窗口式交叉算子 , 即首先 按一定概率随机选择两个机组号 u 1 , u 2 ,然后将双亲 1和双亲 2中由 u1 与 u2 围成的基因片段相互交换形 成子女。 交叉过程如图 2 所示 。 c. 变异 : 传统的变异操作一般是按位进行的 , 但对于电力系统的日有功优化调度问题而言 , 按位 变异常常会破坏解的可行性 , 造成计算收敛速度慢 。 因此在本文中按概率 Pm 采用窗口式变异算子 , 即 随机地选择一个机组 u 1 和一个时间窗口 , 然后将被 选择的机组在窗口内的内容全部变为 1或全部变为 0, 操作过程如图 3所示 。必须指出的是 , 为了增加该 算子的可行度 , 时间窗口的长度必须大于该机组的 最小允许停机时间或最小允许运行时间 。 d. 保留最优解并作处理: 首先找出每一代中的
遗传算法在电力系统优化控制中的应用
遗传算法在电力系统优化控制中的应用电力系统优化控制一直是电力领域中的难点，它涉及到电网的规划、设计、运行和管理等多方面问题。
要运用数量众多的理论知识和先进技术手段，对电力系统进行优化，提高其能源利用效率，降低电网损耗率，确保电力系统的可靠稳定运行。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的数学优化方法，它通过模拟自然界中的遗传、变异和适应过程，不断优化和改进问题的解决方案。
遗传算法已经成为电力系统优化控制领域中的重要工具，其应用范围涵盖了电力系统的规划、调度、运行和管理等多个环节，可以为电力企业提供全面的优化服务。
一、遗传算法的原理遗传算法是一种基于进化论的数学优化算法，它源于达尔文的进化论，并结合遗传学和进化生态学等多学科知识而发展起来。
遗传算法是通过模拟自然界中的遗传、变异和选择的过程，在候选解的群体中搜索最优解。
遗传算法的搜索过程可以简单地分为三个步骤：初始化、进化和选择。
在初始化过程中，随机生成一个初始候选解的群体，也就是种群。
在进化过程中，对种群中的每个个体进行染色体操作，产生一组新的候选解。
这些新的候选解通过适应度函数进行评估，从而确定哪些候选解可以进入下一代。
在选择过程中，根据适应度函数的值，选择适应度高的一部分个体作为下一代的种群，并进行变异和交叉操作，以便产生更优的候选解。
这个过程不断循环迭代，直到产生满意的解决方案为止。
二、遗传算法已经成为电力系统优化控制领域的一种重要工具。
在电力系统规划方面，遗传算法可以通过优化电网布局、优化容量配置、优化线路距离等方式，降低电网建设成本，提高电网运行效率。
在电力系统调度方面，遗传算法可以通过优化发电计划、优化负荷分配、优化停电计划等方式，提高电力系统的供需匹配度，降低电力损耗率。
在电力系统运行方面，遗传算法可以通过优化电网状态、优化负荷计划、优化设备运行方案等方式，提高电力系统的可靠稳定性，保证电力系统的安全运行。
在电力系统管理方面，遗传算法可以通过优化电力企业组织结构、优化人员分配、优化信息管理等方式，提高电力企业的管理水平，优化内部管理效率。
电力系统中基于遗传算法的优化调度策略研究
电力系统中基于遗传算法的优化调度策略研究电力系统是现代社会运转的一个重要基础设施。
为保证供电的稳定和经济运行，如何进行合理的调度是值得研究的问题。
随着电力系统规模的不断扩大和负荷的日益增加，传统方法已经不能满足实际需求，因此，研究一种高效可靠的优化调度策略是非常必要的。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，具有全局寻优能力和强大的适应性，被广泛应用于各个领域。
在电力系统调度问题中，遗传算法被证明是一种有效的求解方法。
电力系统调度问题需要解决的是如何在保证电力系统运行安全稳定的前提下，最优地分配各个发电机的出力。
这是一个复杂的优化问题，很难通过人工经验进行有效的求解。
传统的方法大多采用线性规划、整数规划等数学方法，这些方法虽然在一定程度上能够解决问题，但是很难处理复杂的约束条件和非线性问题。
遗传算法由于具有全局搜索的特性，能够在多维、多目标、非线性、多约束和难以求得精确解的复杂优化问题中发挥极大的作用。
这种算法通过模拟自然进化过程来寻找最优解，具有从大量解空间中寻找最优解的能力。
在电力系统中，基于遗传算法的优化调度策略主要有以下几个方面：1.基于遗传算法的调度模型遗传算法将问题转化为一个编码问题，通过算法模拟自然进化过程来进行问题求解。
传统的电力系统调度模型采用的是优化模型。
但是，这种模型很难考虑到电力系统中各种复杂的因素，如系统稳定性、电力质量、经济性等。
基于遗传算法的调度模型则可以有效的考虑到这些方面。
2.遗传算法的参数确定遗传算法中如何选择参数是一个非常重要的问题。
不同的参数选择会影响算法的收敛速度和准确度。
因此，如何确定参数是优化调度策略的关键之一。
针对不同的电力系统，需要选择合适的参数来进行优化求解。
3.遗传算法的运算实现在电力系统中，遗传算法运算的时间和效率对求解的结果具有很大的影响。
因此，如何改进遗传算法的实现方式，提高计算效率是必要的。
近年来，随着计算机硬件技术的不断进步，遗传算法的实时求解和并行计算得到了广泛应用。
基于遗传算法的电力系统能量调度优化研究
基于遗传算法的电力系统能量调度优化研究电力系统能量调度是电力系统中非常重要的一个环节，它决定了电力系统的供电能力和电能质量。
因此，对电力系统能量调度优化技术的研究一直是电力系统领域研究的热点问题之一。
目前，随着计算机技术的飞速发展，在电力系统能量调度优化技术方面，遗传算法已经成为一个广泛研究的优化方法之一。
1. 遗传算法基本原理与适用性遗传算法是一种模拟自然选择和自然遗传过程的计算方法。
该算法通过将一个问题转化为一个基因组，则可以用种群中的多个个体解决问题。
种群中的每个个体都可以被转换为一组基因组，该组基因组代表了一组解决方案。
然后，随机地生成一个初始种群，并通过计算适应度（和符合条件的基因组）来筛选出优秀的基因组，并在每轮迭代时应用自然遗传过程（如交叉和变异）来生成更好的基因组。
如此往复，最终得到的一组优秀的基因组即为电力系统能量调度优化问题的解。
遗传算法的适用性非常广泛，它可以适用于多个维度和多个优化目标的问题。
因此，在电力系统中，它适用于复杂的电力调度问题。
2. 基于遗传算法的电力系统能量调度优化研究现状国内外已有不少关于基于遗传算法的电力系统能量调度优化的研究。
以下是几篇代表性的文献介绍：2.1. Delibaltov et al. (2020)Delibaltov等人（2020）针对一个含风力发电的独立电力系统，提出了一种结合遗传算法和强化学习的能量调度优化方法。
该方法通过遗传算法优化能量调度问题的初始解，并在每轮迭代时应用深度强化学习算法来改善解决方案。
2.2. 邹成亮等（2018）邹成亮等（2018）提出了一种基于遗传算法和模型预测控制的微电网能量调度优化方法。
该方法将电力系统的电量控制问题转化为一个有约束的优化模型，并利用遗传算法来解决最优解。
该方法还将模型预测控制与遗传算法相结合，对电力系统进行预测和控制。
2.3. 雷光斗等（2014）雷光斗等（2014）基于遗传算法研究了电力系统的短期能量调度优化问题。
电力系统中的遗传算法调度优化
电力系统中的遗传算法调度优化Introduction遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索优化算法，在电力系统中的应用主要是用来解决电力系统的调度优化问题。
假设在电力系统中，我们需要合理地安排发电机的出力，以满足电能的需求，并且保持系统的稳定性和经济性。
传统的调度方法往往是基于经验和规则，而遗传算法则是通过优化发电机出力的分配方式来改进系统的性能。
本文将介绍遗传算法在电力系统调度优化中的应用。
Chapter 1：电力系统的调度优化问题在电力系统中，发电机的出力需要按照电网的负荷变化进行调整，以保持系统的平衡和稳定。
因此，电力系统的调度优化问题就是如何合理地安排所有发电机的出力，以最小化系统的总成本（包括能源成本和损耗成本），同时满足系统的负荷需求及运行安全和稳定性要求。
这是一个多目标优化问题，因为需要考虑多个因素的影响。
传统的电力系统调度方法主要包括经验规则法、线性规划法、梯度下降法等。
但这些方法都面临着以下问题：（1）模型假设过于简化，无法真实反映电力系统的复杂性；（2）需要大量的计算资源和复杂的计算过程，无法实时应用于实际生产中；（3）有时无法找到全局最优解，只能得到局部最优解。
因此，采用优化算法来解决调度问题是必要的。
Chapter 2：遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索优化算法。
它的搜索过程是通过构建一个种群，并进行基于随机性的试错搜索来逐级优化。
每个种群都由多个个体组成，每个个体都是一个解向量，表示问题的一个可行解。
在这样的模块中，个体的优良性及适应度函数的定义和计算主要包含以下步骤：（1）个体编码：将问题的解转换为一个有限的基因型。
当问题的解是数值时，通常将其转换为二进制编码。
（2）初始种群：根据某种随机分布初始化一定数量的个体种群。
（3）适应度函数：根据问题的目标方程，计算每个个体的适应度值，即目标函数值。
（4）选择：根据适应度函数的大小，采用特定的选择策略选取优良个体。
电力系统优化使用遗传算法实现电网负荷均衡
电力系统优化使用遗传算法实现电网负荷均衡随着人们对电力需求的不断增长，电力系统的运行和管理变得越来越复杂。
为了确保电网的可靠性和稳定性，需要对电力系统进行优化，以实现电网负荷均衡。
本文将介绍如何运用遗传算法来优化电力系统，以达到电网负荷均衡的目标。
一、引言电力系统负荷均衡是指在特定时间段内，将发电机组的负荷与电力用户的负荷合理分配，使整个电力系统中的负荷达到均衡状态。
电网负荷均衡的核心目标是优化电力系统运行，提高电网的效率和稳定性。
二、电力系统优化方法传统的电力系统优化方法主要依靠经验和规则进行调整。
然而，这种方法往往无法准确反映电力系统中各种不确定性因素的影响。
因此，为了更好地实现电网负荷均衡，需要采用更先进的电力系统优化方法。
遗传算法是一种仿生学启发式优化算法，模拟自然界中的遗传和进化过程。
通过模拟遗传算法中的选择、交叉和变异等操作，可以在电力系统中找到最优解，实现电网负荷均衡。
三、遗传算法在电力系统中的应用1. 初始种群的生成为了运用遗传算法来实现电网负荷均衡，首先需要生成一个初始种群。
初始种群中的每个个体代表了一种可能的负荷均衡方案。
2. 适应度函数的定义在遗传算法中，适应度函数用于评价每个个体的质量，即其负荷均衡程度。
适应度函数通常基于电力系统的性能指标，如负荷容忍度、功率损耗等。
3. 选择操作选择操作通过对适应度函数进行加权，选出优秀的个体用于繁殖新一代种群。
选择操作越多，优秀的个体越容易被遗传到下一代。
4. 交叉操作交叉操作模拟了基因的互换和交换过程。
通过将两个个体的基因进行交叉，生成新的个体。
这样做可以增加种群的多样性，并可能产生更好的负荷均衡方案。
5. 变异操作变异操作引入了个体的随机变化，以增加种群的多样性并避免陷入局部最优解。
变异操作可以对个体的基因进行随机变化或替换。
6. 繁殖新一代种群通过上述操作，将选择、交叉和变异等操作应用于初始种群，生成新的一代种群。
新的种群中的个体将更好地适应电力系统，实现更好的负荷均衡。
遗传算法优化分布式电力系统生产调度问题求解
遗传算法优化分布式电力系统生产调度问题求解电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施之一，其生产调度问题一直是电力行业亟待解决的难题。
传统的电力系统生产调度问题存在着许多挑战，包括复杂的约束条件、大规模的优化问题和多目标冲突等。
为了解决这些问题，近年来，遗传算法被广泛应用于分布式电力系统生产调度问题的求解中。
遗传算法是一种启发式算法，借鉴了生物进化中的基因遗传与适应度优胜劣汰的原理。
在分布式电力系统生产调度问题中，遗传算法通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，在众多可能的解空间中搜索出较优的解。
其优势在于能够有效地处理复杂的多目标问题，并且具有较好的全局搜索能力。
在应用遗传算法解决分布式电力系统生产调度问题时，首先需要构建适应度函数。
适应度函数是衡量解的优劣程度的指标，根据具体问题的要求和约束条件，可以设计出不同形式的适应度函数。
在电力系统生产调度问题中，适应度函数可以考虑如供电可靠性、发电机能耗、发电机出力平滑度等目标指标，以此评估每个解的优劣。
接下来，遗传算法通过选择、交叉和变异操作生成新的子代，逐代优化寻找更好的解。
选择操作根据每个解的适应度值来决定其是否被选入进化过程中的下一代。
较好的解具有较高的适应度值，因此被选中的概率较大，从而更容易传递优良的基因给下一代。
交叉操作通过将两个或多个解的基因组合起来，产生新的解。
这种基因的组合可以增加搜索空间，提高解的多样性。
变异操作则在个别基因上进行改变，以引入新的解，从而避免陷入局部最优。
此外，在设计遗传算法求解分布式电力系统生产调度问题时，还需要考虑到问题的约束条件。
例如，供电量的平衡、线损的控制、机组的最大和最小出力等要求。
将这些约束条件纳入适应度函数中或设置相应的惩罚机制，可以保证生成的解满足现实生产调度的实际要求。
在实际应用中，遗传算法已经取得了一定的成功。
例如，通过遗传算法优化分布式电力系统的生产调度，可以降低系统的运行成本，提高电能利用率，减少供电可靠性问题。
基于遗传算法的电力系统优化调度研究
基于遗传算法的电力系统优化调度研究【前言】近年来，随着社会经济的不断发展，电力系统供需矛盾日益突出，其中电力系统优化调度的问题尤为突出。
如何合理分配电力资源，实现经济、可靠、安全、环保的调度，是电力系统管理者必须面对的挑战。
本文旨在介绍遗传算法在电力系统优化调度中的应用。
【电力系统综述】电力系统指的是由发电设备、输电设备、变电设备、配电设备和用户组成的一个动态开放系统。
电力系统的运行质量直接关系到经济发展和人民生活质量。
传统的电力系统调度主要是运用经验和规则，效率不高且存在风险。
因此，电力系统优化调度是电力管理部门所面对的重要课题之一。
【遗传算法】遗传算法是一种由生物进化过程中启发而来的智能计算方法。
它模拟了自然界中的生物遗传和进化的过程，通过早期的亲代个体与后代个体的适应性评价、选择和交叉等逐代推进的方式，从而获得与优化过程相联系的最佳解决方案。
遗传算法的主要特点是能在大规模的搜索空间中全局优化搜索，且不受问题可求解性限制。
因此，它在组合优化和函数优化问题方面具有很强的优越性和广泛应用价值。
【遗传算法在电力系统优化调度中的应用】遗传算法因其优越的搜索能力和适应性，被广泛应用于电力系统优化调度中。
电力系统优化调度问题是一个大规模非线性的组合优化问题，其中蕴含着许多的约束条件和目标函数。
而遗传算法不受问题可求解性限制，同时能够应用于全局优化问题中，因此在电力系统优化调度问题中具有很好的应用前景。
1.遗传算法在电力系统负荷优化调度中的应用电力系统在日常运行中需要按照一定的负荷计划来运行，以保障电网的稳定运行。
但是负荷的波动和急剧上升会对电网稳定性造成很大的压力。
此时应用遗传算法，在合理分配电力负荷的基础上，实现电力供需匹配和经济、环保的调度。
2.遗传算法在电力系统电价优化调度中的应用电力公司需要根据市场需求和供需状况，调整电价并制定电价策略，以实现经济和安全的调度。
遗传算法可以针对不同的市场需求，制定不同的电价策略，从而实现更科学、合理的电价调整。
基于遗传算法的电网调度优化研究
基于遗传算法的电网调度优化研究随着社会和经济的不断发展，电力已经成为人们生产和生活必不可少的资源之一。
为了更好地满足人们对能源的需求，电力系统得到了不断的发展和拓展。
然而，电力系统的运行和调度却总是面临着时间紧迫、压力大、资源稀缺等困难问题。
为了有效地解决这些问题，人们需要更高效、更科学的电网调度优化方法来提高电力运行效率和可靠性。
遗传算法是一种模拟生物遗传的算法，它是一种近似于优化问题的最优解的算法。
在电网调度优化中，遗传算法能够有效地优化电力系统的运行效率和可靠性。
因此，基于遗传算法的电网调度优化研究已经成为当前电力系统研究领域中的热点问题。
遗传算法起源于生物遗传学中的基因遗传和进化规律。
它通过对个体的遗传信息进行交叉、变异和选择操作，模拟了自然界中的物种进化和适应机制。
遗传算法的本质是通过不断学习和优化，得到更好的解决方案。
因此，遗传算法具有较好的全局搜索能力和优化效率，使得其在解决复杂的电网调度优化问题中具有广泛的应用前景。
在电网调度中，遗传算法能够通过对不同电力负荷之间的调度进行有效的优化，使得电力系统的运行效率和可靠性得到了显著的提升。
通过遗传算法，电力系统能够更加合理地分配电网负荷，提升电力系统的稳定性和可靠性，减轻电网压力。
另外，基于遗传算法的电网调度优化还能够优化电网系统的调峰能力。
通过对电力负载数据的分析和对负载平衡策略的优化，遗传算法能够有效地控制电网负荷峰值，使得电力系统能够更加有效地调整供电能力和消耗需求之间的平衡。
此外，基于遗传算法的电网调度优化还能够有效地降低电力系统运行成本。
通过不断对电力系统的优化，遗传算法能够有效地降低电网系统的运行成本，同时保证电力系统的稳定性和可靠性。
这可以通过优化负载分配和负荷控制等技术手段来实现。
以总体来看，基于遗传算法的电网调度优化能够有效地提高电力系统的运行效率和可靠性，降低电力系统运行成本，同时保证了电网系统的稳定性和可靠性。
因此，这一研究方向必将成为未来电力系统研究领域中的重要方向。
基于遗传算法的电力系统动态规划与优化研究
基于遗传算法的电力系统动态规划与优化研究电力系统作为现代社会中不可或缺的基础设施之一，对于实现工业化、城市化和信息化进程起着重要的支撑作用。
然而，电力系统的运行和规划问题日益复杂，如何实现电力系统的动态规划与优化是当前亟待解决的难题之一。
本文将基于遗传算法，探讨电力系统动态规划与优化的相关研究。
首先，我们需要了解遗传算法的基本原理。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，它模拟了自然界的遗传、变异和选择等机制，通过不断的进化和优化，寻找问题的最优解。
遗传算法的核心思想是通过对问题可能解的随机组合，生成初始种群，利用适应度函数评估每个个体的适应度，然后通过选择、交叉和变异等操作对个体进行进化，最终找到最优解。
在电力系统动态规划中，我们通常需要考虑如何合理安排电力资源的调度、资源的优化配置以及系统的运行优化等问题。
传统的方法往往是基于数学模型和优化算法来求解，但是由于电力系统的复杂性和不确定性，很难给出精确的数学模型，并且求解的过程也非常复杂。
而基于遗传算法的优化方法能够通过并行搜索、全局搜索和自适应搜索等特点，有效地解决这些问题。
以电力资源调度为例，电力系统通常需要在满足供应需求的前提下，尽可能降低成本和提高系统运行的效率。
传统方法中，我们可以通过线性规划、整数规划等方法来求解，但是这些方法在处理大规模复杂问题时往往效率低下。
而基于遗传算法的优化方法，可以将电力资源调度问题转化为遗传算法的编码和优化问题，通过遗传算法的特性，实现对电力资源进行合理调度。
在电力系统资源配置的优化问题中，我们需要考虑电力系统的扩建、改造和运行等方面的问题。
传统方法中，我们可以通过线性规划、动态规划等方法来求解，但是这些方法在处理不确定和非线性问题时往往受限。
而基于遗传算法的优化方法，可以通过演化过程中的自适应、交叉和变异等操作，寻找系统的最优配置方案。
此外，在电力系统的运行优化中，我们需要考虑系统的负荷均衡、电压稳定、损耗最小等问题。
基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化研究
基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化研究电力系统负荷平衡一直是一个重要的问题，它不仅关系到电力系统的稳定运行，也直接影响到电价和用户的用电质量。
为了解决负荷平衡问题，我们可以采用遗传算法来进行优化研究。
一、电力系统负荷平衡的背景和意义电力系统是由发电、输电和配电三个子系统构成的复杂系统。
为了满足用户的用电需求，电力系统需要及时调整发电量和输电线路的负荷，使之达到平衡。
如果电力系统的负荷不平衡，就会导致输变电设备过载、线路过热等问题，甚至引起电网崩溃。
因此，电力系统负荷平衡是电力系统运行的基本保障。
二、遗传算法的基本原理及其在负荷平衡中的应用遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，主要通过模拟自然界进化过程中的选择、交叉和变异等过程来寻找最优解。
在负荷平衡领域，我们可以利用遗传算法寻找最优的负荷平衡方案，以及调整电力系统负荷平衡的方式和方法。
三、设计基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化模型在利用遗传算法进行电力系统负荷平衡优化时，我们需要先设计相应的模型。
该模型应包括以下要素：1.目标函数：既考虑电力系统的运行成本，也要考虑用户的用电质量。
因此，我们可以设计如下的目标函数：min(c1 × P + c2 × L +c3 × T)其中，P、L和T分别表示电力系统中的发电量、输电量和用户用电量；c1、c2、c3是目标函数中各项的权重。
2.约束条件：负荷平衡模型中的约束条件包括电力系统基本数据、发电机运行约束、负荷匹配约束、市场交易约束等。
3.选择算子：利用遗传算法进行种群的选择。
在选择过程中，选择适应度高的个体进入下一代种群。
4.交叉算子：在遗传操作过程中，根据交叉算子对不同个体进行杂交，产生新的个体。
5.变异算子：对每个个体进行变异操作，并将其子代保留到下一代。
四、实验及分析我们以某电力系统为例，设计了一个基于遗传算法的电力系统负荷平衡优化模型，并进行了模拟实验。
通过实验可以得到以下结论：1. 通过遗传算法进行电力系统负荷平衡优化，可以大大改善电力系统的运行效率，并减少成本支出。
遗传算法在电力负荷优化调度中的应用实践探索
遗传算法在电力负荷优化调度中的应用实践探索随着电力供需矛盾的日益突出，电力系统的负荷优化调度成为了一个重要的研究领域。
在传统的负荷优化调度方法中，由于问题的复杂性和非线性特性，很难找到最优解。
为了解决这个问题，遗传算法被引入到电力负荷优化调度中，取得了一定的应用实践探索。
遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，逐步优化问题的解。
在电力负荷优化调度中，遗传算法可以通过对负荷曲线进行优化，从而实现电力系统的最优调度。
首先，遗传算法通过建立适应度函数来评估负荷曲线的优劣。
适应度函数可以根据电力系统的特点和需求进行定义，如最小化总成本、最小化能耗等。
通过适应度函数的定义，遗传算法可以根据负荷曲线的不同特点进行评估和选择，从而找到最优解。
其次，遗传算法通过选择、交叉和变异等操作来产生新的负荷曲线。
选择操作是根据适应度函数的评估结果，选择适应度较高的个体作为下一代的父代。
交叉操作是将两个父代个体的染色体进行交换，产生新的个体。
变异操作是在染色体中随机改变部分基因，引入新的变异个体。
通过这些操作，遗传算法可以产生一系列不同的负荷曲线，从而寻找到更优的解。
最后，遗传算法通过迭代的方式不断优化负荷曲线，直到达到预定的停止条件。
在每一代的迭代过程中，遗传算法会根据适应度函数的评估结果，选择适应度较高的个体作为下一代的父代，并进行交叉和变异操作。
通过不断迭代，遗传算法可以逐步优化负荷曲线，找到最优解。
在实际应用中，遗传算法在电力负荷优化调度中取得了一些成果。
例如，可以通过遗传算法来优化电力系统的负荷曲线，实现最小化总成本的目标。
同时，遗传算法还可以考虑电力系统的各种约束条件，如供电能力、电压稳定性等，从而在优化调度中保证系统的安全性和稳定性。
然而，遗传算法在电力负荷优化调度中还存在一些挑战和问题。
首先，遗传算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
其次，适应度函数的定义和参数的选择对算法的性能和效果有重要影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
· 学术论文与应用研究 · 魏 萍等 基于遗传算法的电 1
双亲 2
u1 ··· u2 ···
子女 1
子女 2
u1 ··· u2 ···
图 2 窗口式交叉算子 Fig. 2 Window crossover operator
u1
时间窗口 00110 ···
··· 11111 ···
∑P
i
t i
= PD + PL
t
t
1998-06-12 收稿 , 1998-12-28改回 。
式中 P D , P L 分别为时段 t 的负荷和网损。
t
t
24 1. 2. 2 旋转备用约束
时间段 1 2 3 4 5 ··· 机组 1 机组 2 · · · 机组 n 0 1 1 1 0 ··· 1 1 1 0 0 ··· · · · 0 0 0 1 1 ··· 0 T 0 1
魏 萍 李乃湖
武 寒 章云雄 王晓英 朱 斌
(江苏 省电网调度所 210024 南 京 )
摘 要 随着电力市场的不断深入 , 电力系统日有功优化调度的目标逐步由传统的总运行费用向 上网电费过渡 , 而调度时刻的日益细化更对求解该问题的算法提出越来越高的要求。 针对这一特 点 , 将遗传算法和启发式技术相结合 , 有效地减小搜索空间的规模 ; 并改进普通的遗传操作而不失 该算法的全局性。 通过模型系统及江苏实际电网的算例表明所提出的算法十分有效。 关键词 日有功优化调度 上网电费 启发式技术 遗传算法 分类号 T M 731 T P 18
1999 年 5 月
电 力 系 统 自 动 化 第 23 卷 第 10 期 Auto ma tio n o f Elect ric Pow er Sy stems
23
基于遗传算法的电力系统日有功优化调度
(东南大学电 气工程系 210096 南京 )
0 引言
电力系统运行的任务是在保证系统安全、可靠、 充足、优质的前提下向用户提供最经济的电能。随着 电力市场的不断深入 , 电力系统运行调度的目标产 生了明显的转变 , 经济效益越来越成为电网调度部 门关注的焦点 。 而电力系统规模的不断扩大 , 调度时 刻的不断细化 ,系统中各种类型约束条件的增加 , 又 对求解日有功优化调度的计算机算法提出了更高的 要求。 在这种情况下 , 遗传算法以其鲁棒性强 , 易于 并行分布处理 , 并能以较大概率找到全局最优解等 特点 ,在对该问题的求解中展现出独特的魅力。它既 能有效地处理该问题中非线性、 不连续的目标函数 , 又能准确考虑各种非线性的跨时段约束条件 , 特别 是能够采用并行计算技术来提高求解大规模系统在 调度时刻细化程度较高时的计算速度 。 但是作为一 种通用型算法 , 往往由于缺乏针对性而造成求解大 规模问题时速度慢 、解的质量差等各种问题 , 因此如 何有效地改进普通的遗传算法 , 特别是提高遗传算 子的有效性 , 使其与电力系统实际问题结合起来 , 已 成为该领域的一个热点 [1, 2 ]。 本文首先根据电力系统商业化运营的要求对日 有功优化调度的数学模型作了必要的扩展 , 使得优 化模型更适合于多目标细时段的要求 ; 然后针对日 有功优化调度问题中最难满足的跨时段约束 , 改进 传统的遗传操作而不失该算法的全局性 ; 同时将遗 传算法与启发式方法相结合 , 先行确定出承担基荷 的机组 , 有效地降低了计算规模 。 对模型系统和江苏 电力系统的实际数据所进行的算例计算表明 , 本文 提出的算法十分有效。
1 数学模型的建立
1. 1 目标函数 传统的电力系统日有功优化调度的目标函数以 总的运行费用为目标 , 其中包括发电费用和启动费 用 ; 而在电网商业化运营后 ,以上网电费为目标将是 必然的发展趋势 , 为满足电力系统运行部门的不同 要求 , 本文建立了两个目标函数。 目标一: 系统总运行费用最小 , 即: mi n FU 1 = Fi ( Pi ) ui t t- 1 ) ui ( 1 - ui ) ∑ ∑ T / 24 + Fs i (f t= 1 i= 1 式中 前一项为发电费用 ; 后一项为启动费用 ; 上标 t t 表示一天中相应的时段序号 ; Pi 为机组 i 在 时段 t 的功率变量 ; ui = 0或 ui = 1,表示机组 的启停状态 ; n 为发电机数目 ; f 为停机小时 数 ; T 为一天内的时段数 , 根据运行调度的要 求可选为 24 时段或 96时段 。 目标二: 系统总上网电费最小 , 即:
行时间的约束。由于 GA 中存在着交叉和变异环节 , 这种做法并不影响全局最优解的产生。 2. 1. 3 适应度函数的设计 本文中取适应度函数为: K H fit = n c FU +
∑ PF
j= 1
a
j
2 基于遗传算法的日有功优化调度的实现
2. 1 遗传算法的实现 遗传算法的基本过程主要包含 5 个基本要素: 参数编码 , 初始群体的设定 , 适应度函数的设计 , 遗 传操作设计 , 控制参数设定 。 针对电力系统日有功调 度的特点 , 本文在求解过程中对各个要素作了如下 处理。 2. 1. 1 参数编码 由于发电机的启停状态只有两种 。 显然在应用 遗传算法时采用二维二进制编码方式最为合适 , 用 整型数 “ 0 ”表示停机状态 ,“ 1 ”表示运行状态 。 那么 , 对于具有 n 台机组的系统 , 当计算时段分为 T时 , 每 个个体的基因串 G都是一个 n × T 的二维数组 。 如 图 1所示。 2. 1. 2 初始群体的设定 考虑到由于约束条件的限制 , 每个机组的启停 状态一般在一天内倾向于保持不变 , 为了得到较好 的初始解 ,减少机组的状态转移数 ,在本文的算法中 对 D PS IZE 个初始个体随机产生每个机组的启停状态 量 , 同时产生一个时间窗口 , 并保证在窗口内 , 该机 组的启停状态保持不变 。 值得一提的是 ,这些时间窗 口的长度必须满足最小允许停机时间和最小允许运
图 3 窗口式变异算子 Fig. 3 Window mutation operator
最好解 , 然后对这个最好解以 0. 5 的概率分别作爬 山式窗口交叉及爬山式窗口变异操作 。 这两个操作 的工作原理与前述操作类似 , 不同之处在于它们不 仅仅针对某一个时间窗口工作。 以爬山式窗口交换 为例 , 它首先随机地选择两个机组号 u 1 , u2 及一个 时间窗口长度 w , 窗口的起始点从 t = 1开始 , 一直 到 t = T - w 为止 , 进行 T - w 次窗口中内容交换 工作 ,如图 4 所示 。 在计算过程中 ,每次基因串发生 改变后都要与改变前相比较 , 如改变后的解更优则 用改变后的解替代原来的解 , 否则保留原来的解 。
t t T n t t
∑∑
min FU2 =
t pi
T
n
Epi Pi ui
t
t
t
t= 1 i = 1
T / 24 式中 E 为机组 i 在 t 时段的上网电价 , 这一电价 在不同时刻不一定是完全一致的 , i = 1, 2, … , n ; t = 1, 2, … , T。 1. 2 约束条件 [3 ] 为增强所提算法的实用性 , 本文考虑了各种可 能的技术和物理条件 , 特别是调度中机组的功率爬 坡速率和我国运行部门常常采用的计划调停方式 , 具体如下 。 1. 2. 1 功率平衡约束
1 w T- w T
u1 u2
011111 111111 ···
取为 100, 交叉 概 率 Pc 为 0. 9, 变 异 概 率 P m 为 0. 001 。 另外 , 为了克服未成熟收敛 , 在遗传计算后 期 , 如果发现未成熟收敛的迹象 , 则交叉 概率降低 0. 1, 变异概率提高 0. 002, 以克服陷入局部解的可 能性 。 2. 2 基于启发式方法的解空间压缩 由于系统中发电机组在不断增加 , 特别是调度 部门对调度时段的细化要求日益提高。 如果直接采 用遗传算法 , 将导致算法中每个个体染色体的规模 增大 , 给遗传操作的全局性带来困难 ,从而大大降低 算法的效率。 因此在本文中 ,首先对输入数据进行预 处理 , 检测调停约束的限制 ,强制运行的机组按给定 功率发电 ; 然后以额定工作点的比费用大小排出优 先序列表 , 显然对于上网电费目标来说 , 比费用就是 上网电费 , 并用全天最小负荷的 90 % 来确定承担基 荷的机组 , 在与给定的机组初始状态不冲突的前提 下 ,将这些机组的启停状态全部置为开机 ,这种计算 方法虽较为保守 , 但一般得出的结果必是承担基荷 的机组 ,这样可以有效地压缩解空间的规模 , 降低计 算维数 ; 接着对剩余机组采用遗传算法优化机组运 t t 行的状态 ui , 其中对特定时刻的机组出力 Pi 的优化 独立于遗传算法之外 , 若是目标一则采用等微增率 原理来求解 , 若是目标二则采用库恩 — 塔克最优条 件求解 ,特别指出的是 ,发电机的功率响应速度约束 t 也在对 Pi 的优化中考虑 ; 最终得出输出目标函数值 最小的情况 ,即日有功优化调度计划。 2. 3 计算流程 根据上述内容 , 本文中的基本计算流程如下: a. 输入数据并进行解空间压缩 ; b. 产生初始群体 ; c. 对可行个体作功率分配 , 计算目标函数值 , 对不可行的个体其目标函数值取一个较大的常数 ; d. 计算每个个体的适应度函数值 ; e. 保留每代中的最好解并作处理 ; f . 选择产生父代个体 ; g. 进行窗口式交叉操作及窗口式变异操作 , 产 生新子代 ; h. 用子代替代 父代 , 并 检查是否 满足收敛 要 求 ,如满足 , 则计算结束 , 否则转步骤 c 。
Fig. 1
图 1 二维二进制编码 The two -dimension binary representation of the solution
∑u
t= 1
T
t- 1 i
( 1 - ui ) ≤ N
t
式中 N 为限制的停机次数 。 1. 2. 6 计划运行和调停约束 1 t ui = 0 1. 2. 7 功率响应速度约束 24 t t- 1 24 - 60rdi T ≤ Pi - P i ≤ 60rri T 式中 rdi 和 rri 分别为发电机 i每分钟输出功率允许 的最大下降速度和最大上升速度。