【摘要】：針對水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度模型的大規(guī)模、強(qiáng)非線性特點,采用類電磁機(jī)制對其進(jìn)行求解。通過對搜索策略和尋優(yōu)機(jī)制分析,揭示算法效率高的根本原因在于其融合了常規(guī)優(yōu)化算法的高效搜索優(yōu)勢。經(jīng)計算分析表明,個體受力計算及局部搜索是影響算法優(yōu)化效率的主要因素。通過對算法的電荷量計算、受力計算、算法全局與局部搜索策略改進(jìn),首次提出適合于大規(guī)模非線性優(yōu)化問題求解的單方向受力類電磁機(jī)制,并從理論上證明其全局收斂性。為進(jìn)一步提高算法優(yōu)化性能,將改進(jìn)算法與遺傳算法的交叉算子和變異算子融合應(yīng)用于優(yōu)化調(diào)度模型求解,通過廣西水火電力系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析,結(jié)果表明該算法在求解大規(guī)模強(qiáng)非線性優(yōu)化問題方面的有效性和顯著優(yōu)越性。
[Abstract]:In view of the large scale and strong nonlinearity of the short-term optimal dispatching model of hydro-thermal power system, the similar electromagnetic mechanism is used to solve the problem. Through the analysis of search strategy and optimization mechanism, it is revealed that the fundamental reason for the high efficiency of the algorithm is that it combines the efficient search advantages of conventional optimization algorithms. The calculation and analysis show that the calculation of individual forces and the local search are the main factors affecting the optimization efficiency of the algorithm. By improving the algorithm's global and local search strategies, the electromagnetic mechanism of single-direction force is proposed for solving large-scale nonlinear optimization problems, and its global convergence is proved theoretically. In order to further improve the optimization performance of the algorithm, the crossover operator and mutation operator of the improved algorithm and the genetic algorithm are applied to solve the optimal scheduling model, and the simulation analysis is carried out through Guangxi hydro-thermal power system. The results show that the algorithm is effective and effective in solving large-scale strongly nonlinear optimization problems.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;廣西民族大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(50767001、51167003) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2007AA04Z197) 廣東省自然科學(xué)基金(S2013040013776‘S2012040007911) 廣東省教育廳育苗工程項目(2013 LYM_0019) 廣東省高校電力節(jié)能重點實驗室資助項目
【分類號】：TM73

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2226571