| 基于二进制微分进化算法和目标函数分解的大规模机组组合求解 |
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| 引用本文： | 朱永利,刘刚,黄政,谢伟. 基于二进制微分进化算法和目标函数分解的大规模机组组合求解[J]. 电力自动化设备, 2019, 39(10) |
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| 作者姓名： | 朱永利 刘刚 黄政 谢伟 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定,071003;华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003;贵州理工学院电气与信息工程学院,贵州贵阳550003;贵州理工学院电气与信息工程学院,贵州贵阳,550003;国网福建省电力有限公司南平供电公司,福建南平,353000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51677072)；贵州省联合基金资助项目(LH[2016]7103)；贵州理工学院高层次人才科研启动经费资助项目(XJGC20150401)；贵州理工学院学术新苗培养及探索创新项目([2017]5789-22) |
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| 摘 要： | 为了避免在机组组合求解过程中将机组启停计划和负荷经济调度两者形成内外双层嵌套求解，从而导致计算比较耗时的问题，引入启运机组的总平均燃料成本和系统旋转备用剩余量这2个可调节的子目标，将传统的机组组合模型分解成2个独立的优化目标，构建了一种基于目标函数分解的二阶段可独立求解的机组组合模型。采用一种改进的二进制微分进化算法对第一阶段的机组启停计划目标进行求解，对每个代表机组启停状态的个体编码采用机组最小启停时间约束、旋转备用约束、机组去组合等处理机制，有效保证了每个解的有效性并缩小了算法的搜索空间。根据求解得到的机组启停状态，采用半定规划法求解第二阶段的负荷经济调度目标。采用经典的测试算例验证了所提方法在大规模机组组合求解中的有效性。
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| 关 键 词： | 机组组合 经济调度 二进制微分进化算法 目标函数分解 平均燃料成本 半定规划法 |
Large-scale unit commitment solution based on binary differential evolution algorithm and objective function decomposition |
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| ZHU YongLi,LIU Gang,HUANG Zheng and XIE Wei. Large-scale unit commitment solution based on binary differential evolution algorithm and objective function decomposition[J]. Electric Power Automation Equipment, 2019, 39(10) |
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| Authors: | ZHU YongLi LIU Gang HUANG Zheng XIE Wei |
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| Affiliation: | School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China,School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China; School of Electrical and Information Engineering, Guizhou Institute of Technology, Guiyang 550003, China,School of Electrical and Information Engineering, Guizhou Institute of Technology, Guiyang 550003, China and Nanping Power Supply Company of State Grid Fujian Power Co.,Ltd.,Nanping 353000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | unit commitment economic dispatch binary differential evolution algorithm objective function decomposition average fuel cost semi-definite programming method |
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