一种基于簇类进化的电力经济负荷分配优化算法

陈　皓　潘晓英　张　洁

(西安邮电大学计算机学院　西安　710121)



一种基于簇类进化的电力经济负荷分配优化算法

陈皓潘晓英张洁

(西安邮电大学计算机学院西安710121)

(chenhao@xupt.edu.cn)

摘要电力经济负荷分配不仅能保证电力系统安全稳定地运行、延长机组使用寿命，还能节省能源，最大化电力企业的经济效益.此类问题可归为一种具有高维、不可微目标函数及多个非线性约束的数值优化问题.提出了一种新型的全局优化算法——簇类进化算法(cluster evolutionary algorithm, CEA)，并将其应用于求解ELD问题.CEA利用聚类过程在进化个体间构建一定结构的连接关系，并利用这种虚拟的簇类化组织来协调和控制系统的优化计算过程，提高群体的问题空间搜索效率以及抗早熟能力.在仿真实验中13个典型测试函数和3个IEEE系统被用于对CEA的性能进行检验.实验数据显示CEA对13个约束数值优化问题可用较小的计算代价获得较高质量的解，而对3个测试系统的计算结果则要好于目前已报道的最佳解.实验数据的统计分析显示CEA是一种高效的数值优化算法，可作为一种有效的ELD问题求解方法.

关键词进化算法；群体聚类机制；簇类进化搜索；约束数值优化；经济负荷分配

电力经济负荷分配(economic load dispatch, ELD)的目标是在一个发电系统内合理分配各发电机的运行功率，使得在满足总负荷和运行约束的条件下发电成本最小.通常发电机组的能耗特性使用二次函数来近似拟合，能耗函数为

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其中,F为系统总发电费用(每小时美元数)，Ng为系统内发电机总数；……