改进的差分进化算法在电力经济调度中的应用

李荣雨 陈菲尔

(南京工业大学计算机科学与技术学院，江苏 南京 211816)



改进的差分进化算法在电力经济调度中的应用

李荣雨 陈菲尔

(南京工业大学计算机科学与技术学院，江苏 南京 211816)

以优化发电系统中的发电总费用为目标，结合实际运行中机组的约束条件和阀点效应，建立了电力经济调度(ED)模型，并提出了求解该模型的改进的差分进化算法(ADE)。针对标准差分进化算法存在的种群多样性和收敛性能之间的矛盾，在度量种群多样性的基础上，引入了基于排序的可行解选取递减策略改进变异策略current-to-best。此外，提出一种新颖的等式约束修复机制，确保求解的可行性。最后，利用13个机组的测试系统进行仿真试验，结果证明了ADE算法求解ED模型的有效性。

发电机组 差分进化 电力经济调度 阀点效应 种群多样性 粒子群算法 变异策略 修复机制

0 引言

电力经济调度(economic dispatch，ED)问题是现代电力系统控制和操作中至关重要的部分[1]。当考虑系统实际运行中由于调节阀出现拔丝现象引起的阀点效应时，ED问题将变得更加复杂，因此寻找最优调度结果是一个巨大的挑战[2-3]。近年来，出现了很多求解ED问题的算法，其中遗传算法[4]、模拟退火算法[5]、粒子群算法[6]、差分进化算法[7]等启发式算法凭借其没有非凸等特征限制的优势，已经成功应用到求解ED问题中，并取得了一定成效。由Storn 和Price提出的差分进化算法(differential evolution，DE)[8]更是被许多专家证明为简单、有效的进化算法，在实际优化中得到了许多成功的应用[9-11]。……