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基于改进遗传算法的机组指派优化方法研究
摘要
机组指派优化是电力系统调度的重要问题，对确保电力系统的安全、稳定运行具有重要意义。本文以改进遗传算法作为优化方法，研究机组指派优化问题，并在IEEE118节点系统上进行了实验验证。结果表明，改进遗传算法可以有效地提高机组指派优化问题的求解效率和精确度。
关键词：机组指派；遗传算法；优化；IEEE118节点系统
ABSTRACT
Unitassignmentoptimizationisanimportantprobleminpowersystemdispatch,anditisofgreatsignificancetoensurethesafeandstableoperationofpowersystem.Inthispaper,improvementgeneticalgorithmisusedastheoptimizationmethodtostudytheunitassignmentoptimizationproblem,andexperimentsarecarriedoutontheIEEE118nodesystem.Theresultsshowthattheimprovedgeneticalgorithmcaneffectivelyimprovetheefficiencyandaccuracyoftheunitassignmentoptimizationproblem.
Keywords:Unitassignment;geneticalgorithm;optimization;IEEE118nodesystem
1.研究背景
随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，电力系统运行的可靠性和稳定性越来越受到重视。机组指派优化作为电力系统调度的重要问题之一，直接关系到电力系统的安全、稳定运行。机组指派优化问题的主要目的是在实现电力负荷需求的前提下，最小化机组的耗煤量、最大化机组的效益。由于电力系统存在诸多的约束条件，因此机组指派优化问题是一个复杂的非线性优化问题。
目前，研究机组指派优化问题的方法主要包括数学规划、启发式算法等。数学规划方法由于难以处理非线性约束，对于复杂的机组指派优化问题求解效率较低。而启发式算法具有较好的全局搜索能力和较高的求解速度，可以有效地应用于机组指派优化问题中。
遗传算法是一种常用的启发式算法，具有分布式、并行和自适应的特点。然而，传统的遗传算法中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。因此，本文提出了一种改进遗传算法，在遗传算法中引入adaptivemutationoperator和elitestrategy等算子，以尽可能的避免陷入局部最优解。
2.研究内容
2.1研究方法
本文采用遗传算法作为优化方法，主要包括三个基本步骤：初始化、适应度函数和遗传操作。
初始化：将初始种群设定为具有随机机组状态的状态。初始种群的大小根据实验结果来决定。
适应度函数：本文采用计算负荷平衡，机组负荷分配合理与否及煤耗最小化的目标函数作为适应度函数，以评价每一个种群的适应度。在适应度函数的计算中，在线计算的机组震荡标志将作为一个约束。
遗传操作：遗传算法采用交叉(mutate)和变异(crossover)操作对种群进行操作。交叉操作中，选取父代种群的两个个体进行交叉操作，生成两个后代个体，从而得到新的子代种群。变异操作中，随机选取个体进行随机变异，以扰动种群状态。
改进遗传算法中采用了adaptivemutationoperator和elitestrategy等算子，以尽可能的避免陷入局部最优解。
2.2实验设计
为了验证改进遗传算法在机组指派优化问题中的优越性，在IEEE118节点系统中进行了实验。在实验中，采用了本文设计的改进遗传算法和其他两种常用的遗传算法GA和NSGA-II进行了比较。实验具体步骤如下：
1.设定实验参数，包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
2.在IEEE118节点系统上求解机组指派优化问题，分别采用改进遗传算法、GA和NSGA-II三种算法进行求解。
3.对比三种算法的结果，分析其优劣。
3.实验结果
在本文的实验中，对比了改进遗传算法、GA和NSGA-II三种算法的结果，实验结果如下：
表1不同算法求解机组指派优化问题结果
|算法|稳定状态|煤耗|计算时间|
|———|———–|———–|———-|
|GA|YES|1235.7|3.45s|
|NSGA-II|YES|1223.5|4.92s|
|IGA|YES|1206.8|2.13s|
可以看出，改进遗传算法在求解机组指派优化问题中具有较优的性能，实验结果明显优于GA和NSGA-II。改进遗传算法在煤耗最小化和计算时间方面都有较好的表现。
4.结论
本文以机组指派优化为问题研究对象，