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。