基于状态空间模型的机组优化组合进化算法研究

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1、万方数据学校代号：学号：密级：10536ll105040538公开长沙理工大学硕士学位论文基于状态空间模型的机组优化组合进化算法研究学位申请人姓名董验导师姓名及职称奎茂至数攫培养单位篮进堡王太堂专业名称撞剑堡迨．皇撞剑王捏论文提交日期论文答辩日期2014—04—082014—05—23万方数据StudyOnEvolutionaryAlgorithmsWhichBasedonState—spaceModelForUnitCommitmentoptimizationbyJiaLingB．E．(ChangshaUniversityofScience&Technol

2、ogy)2009AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinControlTheoryandControlEngineeringChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorLiMaojunApril，2014万方数据长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论

3、文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：矽似年6月3日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在——年解密后适用本授权书。2、不保密团。(请在以上相应方

4、框内打“√”)作者签名：哏硷日期：砂f中年6月3日导师签名日期加，伊易月旷B万方数据摘要机组优化组合是电力系统运行计划的核心问题，合理的安排机组启停计划及负荷分配能节约能源、减少对机组的损耗，带来可观的经济效益和社会效益。机组组合问题是一个高维、非凸、离散的混合整数非线性规划问题，特别是针对较大规模的系统，很难找出满足某种求解精度要求的全局最优解。到现在为止，还没有找到一种不仅能真正满足实际系统模型又能快速找到高精度的全局最优解的算法，所以，探索具有更高性能的机组优化组合算法具有重要研究意义。进化算法(EA)是一类模拟生物进化机制的智能优化方法，如遗传算法(

5、GeneticAlgorithm，GA)、蚁群算法(AntColonyAlgorithm，ACO)、模拟退火算法(SimiulatedAnnealling，SA)等。本文针对传统优化算法的不足，本文提出了一种基于状态空间模型的进化算法，这种算法采用实数编码方式，利用状态进化矩阵来实现种群的进化，利用选种池实现“优胜劣汰”的自然选择机制。通过典型函数优化问题的仿真计算，验证了该算法具有搜索能力强、收敛速度快、计算精度高、操作简单等优点。本文针对电力系统机组启停的特点及负荷变化规律，给出了机组组合问题的数学模型。此模型以发电机组在一个调度周期内的总煤耗量最小为目

6、标函数，考虑了几种基本约束，包括功率平衡约束、容量约束、爬坡速率约束、启停约束。将基于状态空间模型的进化算法应用到求解机组优化组合问题中，设计了算法的具体实施步骤以及程序流程，并在Matlab软件平台上对10机组电力系统进行了仿真计算。通过比较和分析算例结果，验证了本文提出的基于状态空间模型的进化算法能找到更好的解，具有更高的求解精度、更好的寻优能力和收敛速度，在解决机组优化组合问题中具有良好的应用前景。关键词：机组优化组合；进化算法；实数编码；状态进化矩阵万方数据ABSTRACTUnitcommitmentoptimizationisthehardcore

7、ofelectricitypowerplanning，reasonablellnltcombinationplancansaveprimaryenergy,reducethelossofequipmentandbringingconsiderableeconomicandsocialbenefits．UnitCommitmentisahigh—dimensional．non’convexanddiscretemixedintegerlinearprogrammingproblem，itisdifficulttofindtheglobaloptimalsolu

8、tionundercertaincircumstan