首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于自适应系统优化算法的机组组合
引用本文:张晓花,赵晋泉,陈星莺.基于自适应系统优化算法的机组组合[J].电力自动化设备,2009,29(10).
作者姓名:张晓花  赵晋泉  陈星莺
作者单位:河海大学,电气工程学院,江苏,南京,210098
基金项目:国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研基金 
摘    要:算法采用系统分解理论将系统约束松弛,把机组组合问题分解为2层优化问题.上层通过拉格朗日乘子的自适应调整来协调单个机组的子系统,下层采用遗传算法求解单个机组独立的子系统优化问题.对拉格朗日乘子的自适应调整明显减少了对偶间隙的振荡现象,对遗传算法中交叉变异算子自适应的调整有效地克服了早熟现象.算例表明可行解的质量高、收敛速度快,与传统算法相比具有更高的自适应性,适用于大规模、复杂系统的机组组合问题的求解.

关 键 词:机组组合  自适应  分解协调  拉格朗日松弛  遗传算法

Adaptive system optimization algorithm of power system unit commitment
ZHANG Xiaohu,ZHAO Jinquan,CHEN Xingying.Adaptive system optimization algorithm of power system unit commitment[J].Electric Power Automation Equipment,2009,29(10).
Authors:ZHANG Xiaohu  ZHAO Jinquan  CHEN Xingying
Affiliation:ZHANG Xiaohua,ZHAO Jinquan,CHEN Xingying(College of Electrical Engineering,Hohai University,Nanjing 210098,China)
Abstract:The adaptive system optimization algorithm uses the system decomposition theory to relax the system constraints and transforms the unit commitment into a two-level optimization problem.The high level optimization coordinates the subsystems of individual unit to reduce the vibration of duality gap by the adaptive adjustment using Lagrangian multiplier, while the low level optimization applies Genetic Algorithm to optimize each subsystem of individual unit.The probabilities of crossover and mutation are adapt...
Keywords:unit commitment  adaptive  decomposition-coordination  Lagrangian relaxation  genetic algorithm  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《电力自动化设备》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电力自动化设备》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号