基于免疫算法的火电厂机组优化组合

在电厂各发电机组间实行机组负荷优化分配,提高运行效率,能改善机组的经济性,降低成本。然而,由于机组优化组合问题本质上属于大规模非线性混合整数规划问题,到目前为止还没有得到一种绝对严格的优化求解方法。免疫算法模拟生物的免疫系统原理,是一种全局概率搜索算法。文章将该算法改进用于解决机组优化组合问题,并用实际算例验证其可行性。     

多种群蚁群优化算法在大型水电站自动发电控制机组优化组合中的应用

为求解大型水电站自动发电控制(automatic generation control,AGC)机组优化组合问题,提出一种多种群蚁群优化算法.同时,综合考虑水量、电量平衡,水库、机组运行限制等多重安全生产约束条件,提出了一种流量—水头—出力的循环迭代策略确定时段动态水头,并引入基于机组启停优先顺序表的系统备用容量修补技...     

定水电方式下的火电机组优化组合

主要研究了定水电方式下火电机组的优化组合问题,将动态优化调度算法引入到机组优化组合问题中。在计及动态约束的前提下,建立基于一定投运风险度指标下的机组优化组合数学模型,恰当地将网络求解最短路径方法用到此问题的研究之中,使机组优化组合问题的研究取得一定进展。     

粒子群优化算法及其在机组优化组合中应用

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。     

电力系统机组启停优化问题的改进DPSO算法

该文从微粒群优化算法的原理和机组组合问题的特点出发，提出了一种适合机组启停优化问题求解的改进的离散二进制微粒群优化算法(DPSO)：文中结合机组启停优化问题的特点，采用改进的DPSO算法对机组的开停机状态进行优化组合，利用随机的顺序投入法初始化原始种群，将无希望／重希望准则引入搜索过程，通过重新初始化机制与变异操作克服DPSO易于陷入局部最优的缺点，并保证机组的开停状态组合满足单机约束和系统约束。保证搜索在问题的可行域进行。对2个算例系统的仿真计算及与其它方法的比较表明，该算法在搜索精度和搜索速度方面均具有很大的优越性。此算法兼顾了收敛速度和收敛精度2个方面，具有很好的适应性。这种寻优的方式不仅为机组肩停优化问题带来了新的解决思路，对于求解更广泛的组合优化问题亦具有普遍的意义。     

改进捕鱼算法及其在机组组合优化问题中的应用

合理安排机组组合方案是当前电力系统研究中的热点,根据机组优化组合问题的非线性特性,以降低机组发电成本为目标,提出一种改进捕鱼算法的机组组合优化算法。首先针对标准捕鱼算法易陷入局部最优的缺点,引入渔夫的认知能力判断鱼浓度的区域,提高其搜索效率和准确度;然后建立机组组合的目标函数,并采用改进捕鱼算法搜索目标函数的最优解,从而得到最优的机组组合方案;最后采用仿真实验测试其正确性。实验结果表明,改进捕鱼优化算法可以获得较理想的机组组合方案,降低了机组的发电成本,提高了总能源利用率,为机组组合优化问题提供了一种较好的解决途径。     

改进算法在电力系统多目标负荷分配中的应用

针对火电厂负荷优化分配问题,将同时考虑发电成本、污染排放和负荷调整时间三个方面,建立多目标优化组合模型.在优化算法上,提出一种小生境遗传禁忌搜索混合算法.此算法以小生境遗传算法为主体,避免传统遗传算法“早熟”和解的多样性不足的问题;并结合禁忌搜索思想,使用TSR算子进行交叉操作,改进了传统遗传算法局部搜索能力较差和收敛速度有待提高的问题.以某火电厂2台200 MW和2台300 MW机组负荷优化分配为例,将所提混合算法与其他两种传统算法进行了对比验证,结果表明此改进混合算法的有效性.     

基于竞价的日发电计划混合智能优化算法

针对电力市场下基于竞价的日发电计划的特点，提出一种充分结合遗传算法和排队算法各自优点的混合智能算法。该算法利用遗传算法在求解离散组合优化问题上的强收敛性和鲁棒性进行机组优化组合，利用排队算法的简洁性和快速性进行经济功率分配。同时，利用基于专家知识的免疫遗传算法来提高机组优化组合的计算速度。通过对某实际电力市场基于竞价的日发电计划的计算和分析，验证了该算法的正确性和实用性。     

基于退火演化算法和遗传算法的机组优化组合算法

机组组合问题是编制短期发电计划时首先要解决的问题，合理的开停机方案将带来很大的经济效益。现代电力系统对机组优化组合算法的收敛速度和解的质量要求越来越高，作者从改善传统算法这两方面着手，根据退火演化算法和遗传算法各自的特点，提出了一种用于机组优化组合的组合算法。与传统的一些优化算法相比，该组合算法具有搜索速度快，收敛性好，而且解的质量相当高。通过对实际系统的测算，验证了该方法的有效性和优越性。该方法具有良好的并行性，易于在并行计算机上实现。     

发电机组优化组合的模型与算法综述

给出了机组优化组合的数学模型,重点探讨了求解该问题的各种模拟进化算法,包括遗传算法、免疫算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、社会演化算法、协同进化算法以及混沌优化方法等。     

电力市场中机组组合的智能优化算法

随着电力市场的兴起，机组优化组合问题的目标函数和约束条件都发生了重大的变化，本文提出了在电力市场机制下机组组合问题的数学模型，并运用智能优化算法－遗传算法求解，该算法不同于常规优于算法的特点在于，能够从最后一代的母体群中产生多个满足约束条件的可行方案，为电钢调度提供了极大的灵活性。而且任何可以用罚因子项表示的约束条件可以考虑到遗传算法，适合大规模及超大规模问题的求解。     

竞争机制下的火电机组启停计划的优化

在电力市场厂网分开竞争机制下，发电厂机组优化组合作为电力系统短期经济调度的一个重要方面，传统的以满足全部负荷需求同时使成本最小为目标的火电机组优化启停的数学模型难以适应电力市场运营模式。针对这种情况，从发电厂的角度，结合电力市场运营实际和时段负荷经济方法，运用经济学领域的边际分析理论，提出了以利润最大为目标函数的优化火电机组启停的改进遗传算法。该算法提出了启发式初始解和改进遗传操作，克服了基本遗传算法处理机组组合问题的不足，能方便有效地处理火电机组优化组合的复杂约束问题，提高了收敛速度，具有实用价值。     

用于机组优化组合的改进单亲遗传算法

为了有效地解决火电厂机组优化组合问题,作提出了一种改进的单亲遗传算法。该算法使用实数编码,不使用在两条染色体之间操作的交叉算子,所有遗传操作全部在一条染色体上进行,简化了遗传操作过程,提高了计算效率,且不要求初始群体中的个体具有多样性,也不存在“早熟”收敛现象。与传统的机组优化组合方法相比,该方法能方便地处理机组优化组合问题的复杂约束条。计算实例验证了这种算法的有效性。     

竞争机制下基于改进遗传算法的火电机组启停

电力市场正逐步引入厂网分开竞价上网的竞争机制,而发电厂的发电情况与电网的经济运行有极大的关系。在这种运行模式下,火电机组的优化启停数学模型需要进一步改进。本文从发电厂利润最大化角度出发,建立火电机组启停的数学模型,并提出用优化遗传算法确定火电机组启停的方法。该方法能有效克服一般遗传算法在机组优化组合中的不足,提高了收敛速度,对发电机组优化组合问题具有实用价值。     

竞争机制下基于改进遗传算法的火电机组启停

电力市场正逐步引入厂网分开竞价上网的竞争机制,而发电厂的发电情况与电网的经济运行有极大的关系.在这种运行模式下,火电机组的优化启停数学模型需要进一步改进.本文从发电厂利润最大化角度出发,建立火电机组启停的数学模型,并提出用优化遗传算法确定火电机组启停的方法.该方法能有效克服一般遗传算法在机组优化组合中的不足,提高了收敛速度,对发电机组优化组合问题具有实用价值.     

求解机组组合问题的改进离散粒子群算法

电力系统机组组合问题是一个高维数、离散、非线性的大规模复杂工程优化问题.文中提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法.首先采用新的策略生成粒子,以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域进行优化搜索;然后引入优化窗口的概念和启发式的规则以缩短计算时间和提高优化精度.仿真结果表明所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的特点,充分证明了它能很好地解决机组组合问题.     

基于配电系统降损目标的多类型DG机组组合优化规划方法研究

大规模分布式发电（DG）设备的接入,使配电系统的稳定经济运行面临挑战。为有效减少配电系统的功率损耗,本文首先考虑不同类型DG机组功率因数,构建了含多DG机组的配电系统降损模型。其次,结合最优潮流DCIPM算法,提出了一种基于配电系统降损目标的多DG机组优化规划方法,以求解各类分布式发电设备安装并入配电系统的优化组合问题。最后,以典型33节点系统进行算例测算。结果表明,本文所提方法能够得到最优的系统降损结果。     

基于改进离散粒子群算法的电力系统机组组合问题

提出一种新的离散粒子群算法。结合改进的自学习策略优化粒子群算法适用于求解电力系统中的机组组合（unit commitment,UC）问题。算法将UC问题分解为具有整型变量和连续变量的2个优化子问题,采用离散粒子群优化和原对偶内点法相结合的双层嵌套方法对外层机组启、停状态变量和内层机组功率经济分配子问题进行交替迭代优化求...     

人工免疫算法在水电机组优化组合中的应用

针对水电机组优化组合问题提出一种模拟生物免疫系统的人工免疫算法,给出算法的基本步骤,构造几种人工免疫算子,并对一个有12台机组的水电系统作仿真计算.计算结果表明:人工免疫算法比遗传算法具有更好的全局收敛性和收敛速度.     

基于粒子群优化算法的AGC机组调配研究

电力市场下AGC机组的调配问题是辅助服务领域中的一个重要研究内容。提出了一种基于粒子群优化算法的AGC机组调配方案。该方法基于AGC机组调配的数学模型,考虑了机组调节容量,调节速率等约束条件。介绍了算法的基本原理,并分析了参数的不同取值对算法收敛性的影响。实际系统的算例表明,利用粒子群优化算法,不仅可以克服整数规划法可能得不到最优解的缺点,而且与遗传算法比较具有收敛性好,收敛速度快的优点,从而为AGC机组的调配问题提供了一种新的有效算法。