【摘 要】
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机组组合是电力系统安全经济运行的主要优化问题之一,其目的在于根据负荷预测曲线合理制定发电计划,在满足电力系统正常运行的基本前提下,提高经济性。本文首次将膜计算应用
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机组组合是电力系统安全经济运行的主要优化问题之一,其目的在于根据负荷预测曲线合理制定发电计划,在满足电力系统正常运行的基本前提下,提高经济性。本文首次将膜计算应用于机组组合问题,为求解机组组合问题提供新的计算思路,拓宽电力系统优化问题求解的新视野。机组组合为同时包含离散变量和连续变量的混合整数非线性优化问题,当机组规模不断扩大,计算量和复杂程度随之增加,在合理时间内获得精确可行解具有一定难度。本文将机组组合问题分解为制定机组启停计划和经济负荷分配两个部分,即只包含整数变量和只含连续变量的两层子问题,其优化变量分别为机组启停状态和机组出力大小。对于动态经济调度部分,采用适用于求解连续变量的仿生膜计算方法,构建包含基本膜和拟高尔基体膜的网状膜结构,以发电机组的出力大小为进化对象,并分别设计对应的进化规则,对基于二次罚函数的无约束经济调度模型进行求解。对于机组启停状态,采用遗传膜优化算法,构建嵌套膜结构,以机组的启停状态作为进化对象,并以二进制遗传算法作为进化规则。混合膜计算即为遗传膜算法和仿生膜优化算法的结合,用于求解完整的机组组合问题,根据下层优化的结果评价上层变量组合的优劣,据此不断进行上层变量和下层变量的进化更新,直至优化结果收敛。另外,为提高膜计算的搜索能力及求解效率,本文引入交叉熵优化方法,基于交叉熵混合膜计算方法对机组组合问题进行优化求解。基于IEEE39和IEEE118经济调度及10~100机组24时段机组组合的多个仿真结果表明,本文所提方法能有效求解大规模机组组合问题,计算结果稳定性良好,与其他智能方法相比拥有一定优势,具有很好的应用前景。
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