遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

被引：14

作者：

何大阔

王福利

毛志忠

李鸿儒

机构：

[1] 东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室

来源：

系统仿真学报 | 2007年 / 04期

关键词：

经济负荷分配; 混合遗传算法; 极大熵; SQP算子; 单纯形交叉算子;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2007.04.048

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM731 [经济功率分布、损失函数];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080802 ;

摘要：

针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点,将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题,并将SQP法引入遗传算法提出SQP算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力。基于优化设计理论应用均匀设计确定初始种群。同时,利用单纯形交叉算子的多点交叉特性使种群逐步趋近全局最优点。实例研究结果验证了方法的有效性。

引用

页码：890 / 892+900 +900

页数：4

共 8 条

[1] 改进粒子群算法及其在电力系统经济负荷分配中的应用 [J].