基于遗传算法的随机机组组合问题求解.pdf

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1、第24卷第5期电力系统及其自动化学报Vo1．24No．52012年1O月ProceedingsoftheCSU—EPSA0ct．2O12基于遗传算法的随机机组组合问题求解熊高峰，聂坤凯，刘喜苹，蔡振华，谢上华(1．湖南大学电气与信息工程学院，长沙410082；2．长沙南方职业学院信息技术系，长沙410208)摘要：为考虑不确定性负荷对机组组合问题的影响，通过情景分析法引入一系列的情景对不确定性负荷进行建模，建立了随机机组组合问题的数学模型。采用遗传算法求解该优化问题，可自行满足情景簇约束。通过改进初始种群产生方式和变异算子，引进局部搜索算子对遗传算法进行改进，增强了算法的搜索能力。计算结

2、果显示了随机机组组合问题的数学模型和改进遗传算法求解方法的有效性。关键词：情景分析；负荷不确定性；随机机组组合问题；遗传算法中图分类号：TM73文献标志码：A文章编号：1003—8930(2012)05—0093—07GA·basedSolutiontoStochasticUnitCommitmentProblemXIONGGao—feng，NIEKun—kai，LIUxi—ping，CAIZhen—hua，XIEShang—hua(1．CollegeofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversity，Changsha410082，

3、China；2．DepartmentofInformationTechnology，ChangshaNanfangVocationalCollege，Changsha410208，China)Abstract：InordertOconsidertheeffectsofuncertainelectricpowerdemandonunitcommitment，theuncer—taintyofelectricpowerdemandismodeledbyusingasetofscenarios，whichareintroducedbyscenarioanaly—sis．Amathematica

4、lformulationoftheexpectedvaluemodelofthestochasticunitcommitment(SUC)problemisestablished．Thisoptimizationproblemissolvedbyusingageneticalgorithm(GA)，whichcanautomaticallysatisfythebundleconstraints．TheperformanceofthealgorithmisimprovedbyintroducinganewmethodtOgeneratetheinitialpopulation，anewmu

5、tationoperator，andalocalsearchoperator．Basedonnumericalex—amples。testresultsshowthefeasibilityofthemathematicalmodeloftheSUCproblemanditsimprovedGA—basedsolutionmethod．Keywords：scenarioanalysis；uncertaintyofelectricpowerdemand；stochasticunitcommitment；geneticalgo—rithm(GA)在电力系统中，传统机组组合问题是指在满文献[1～

6、4]对这些求解算法进行了概括和总结。足负荷等约束条件下合理安排机组的开／停机顺尽管在实际中负荷是不可能精确预测的，但是序与出力以使系统发电成本最小。在市场环境下，在传统机组组合问题的建模和求解中，负荷一般作它是发电商制定竞标策略和电力交易中心编制发为确定值事先给定，同时，为了应对机组故障和负电交易计划的重要基础。因此机组组合问题一直是荷的不确定性，引入了旋转备用约束条件。然而，对电力系统中的一个重点课题。到目前为止，已提出于系统调度员来说，确定由开机机组所提供的旋转了从简单的启发式方法到基于复杂数学优化理论备用大小是一个难题_5]。备用的选取方法一般有两以及基于新型人工智能算法的多种最优

7、求解算法。种I2]：一是以各时段负荷值的10为备用；二是以收稿日期：2011—02—16；修回日期：2011一o4一O7·94·电力系统及其自动化学报第24卷所有机组中输出功率上限的最大值为备用。当第二并确定集合中每个情景在未来的发生概率尸，所种方法所选择机组的最大输出功率在所有机组中有情景的概率之和为1。理论上没有界定情景数量占较大比重时，备用值也随之取较大，与实际情况的依据，为考虑计算时间，通常会根据实际情况选不相符。系统调度员