基于差分进化算法的动态环境经济电力系统调度优化

电力系统动态环境经济调度优化隶属于非线性优化问题范畴,并具有多目标、高维、多约束条件等特点。经 典的数学规划方法无法处理此类复杂问题。为此,提出了新的方法来解决这个问题。首先,通过代价惩罚因子将双目 标优化问题转化为单目标优化问题。然后,设计启发式搜索策略来解决调度问题中的爬坡约束、动态电力平衡约束。 采用启发式策略修正解决方案,能够提高群体的多样性,拓展搜索空间。基于优先列表的启发式策略能够使能耗低的 火力发电机拥有更高的优先级进行更多的电力输出,以得到更优的调度解决方案。最后,改进差分进化算法,以加快 搜索的速度并提高解决方案的质量。