相关遗传算法的电力系统机组组合问题研究

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1、《自动化技术与应用》2011年第30卷第3期控制理论与应用ControlTheoryandApplications基于遗传算法的电力系统机组组合问题研究任壶1。张小青z(1．哈尔滨市电业局，黑龙江哈尔滨150010；2．黑龙江科技学院电气与信息工程学院，黑龙江哈尔滨l50027)摘要：针对遗传算法应用于机组组合问题的具体实现技术进行了深入的研究。以电力系统机组组合为研究对象，用遗传算法解决电力系统机组组合及机组问的负荷分配问题。埘54机系统进行了仿真计算，为遗传算法应用到机组组合问题的实用化进行了有益的尝

2、试。关键词：电力系统；机组组合；遗传算法中图分类号：TP182文献标识码：A文章编号：10037241(2011)03—000804ResearchforUnitCOmm-tmentinPowerSystemBasedonGeneticAlgorithms]P．ENYao．ZHANGXiao·qing(1．HarbinElectricPowerBureau，Harbin150010China；2．ElectricalandInformationEngineeringCollege，Heilongjiang

3、InstituteofScienceandTechnology,Harbin150027China)Abstract：Therealizationtechnologyofunitcommitmentbasedongeneticalgorithm(GA)isdiscussedinthispaper．Regardingunitcommitmentofpowersystemastheresearchsunect，thispapersolvestheproblemsofunitcommitmentandloadd

4、ispatchofpowersystembyusingGA．ThesimulationonNO．54powersystemshowsthattheproposedalgorithmhasmorepracticability，itmakespositiveattemptsonunitcommitmentofpowersystem．Keywords：electricpowersystem；unitcommitment；geneticalgorithm1引言行求解，也会因简化太多而使得求解结果与实际相差甚电力系

5、统经济运行的目的是在保证整个系统安全远。因此，目前在现实生产中也主要靠一些经验进行调可靠和电能质量符合标准的前提下，努力提高电能生产度。机组的优化组合是电力系统经济运行的重要组成和输送的效率，尽量降低供电的燃料消耗或供电成本，部分，由于采用机组最优投入技术能给电力系统带来可其方法主要是合理分配各发电厂的有功功率负荷，合理观的经济效益，因此近年来该领域一直是国内外电力工配置无功功率电源，改进网络结构参数以及组织变压器作者的研究热点。的经济运行等。所以说，经济运行是一个复杂的全局优遗传算法是解决复杂问题的有效

6、工具，针对遗传算化问题。随着电力体制改革的逐步深入，实现商业化运法在电力系统经济运行中的应用，许多研究者作了大量营的客观形式对电网的机组组合提出了新的要求，相应深入的研究。遗传算法是以达尔文的自然进化理论和地机组组合的优化目标也变为在保证电网安全运行的孟德尔的遗传变异原理为基础的模拟自然界生物进化前提下，以电网获得效益最大为准则，按发电成本安排过程机制的随机搜索技术指导的方法。遗传算法借鉴发电目标。生产调度问题在许多情况下所建立起来的了自然界生物进化过程中适者生存的竞争机制。在求数学模型难以精确求解，即使

7、经过一些简化以后可以进解优化问题时，遗传算法将优化问题当作一个生存环境，问题的一个解当作生存环境中的一个个体，以目标函数值或其变化形式来评价个体对环境的适应能力，模收稿日期：2010—06—13控制理论与应用自动化技术与应用2011年第30卷第3期ControlTheoryandApplications拟由一定数量个体所组成的群体的进化过程，优胜劣汰，一组要求，然后在满足这些要求的解中随机地选取样最终获得最好的个体，该个体即是问题的最优解。遗传算本。由于对特定时段的机组进行负荷分配，约束条件较法作为一种通

8、用、高效的优化算法，已应用到工程计算的少，因此采用第一种方法。群体规模的大小表示群体中各个领域。特别是对于一些大型复杂非线性系统【1]，表现所包含个体的数量。群体规模的大小影响群体算法的出比其他传统优化方法更加独特和优越的性能，目前已经最终结果以及遗传算法的执行效率。广泛应用于函数优化、组合优化、自动控制等领域。(3)适应性值评估检测：适应性函数表明个体或解的优劣性。不同的问题，适应性函数的定义方式也不同。2遗传算法在机组的优