基于遗传算法的电力系统经济调度方法.pdf

基于遗传算法的电力系统经济调度方法 本文讨论了基于遗传算法的电力系统经济调度方法，介绍了遗传算法在电力系统经济调度中的应用，并对其进行了分析和讨论。 一、遗传算法简介 遗传算法是一种优化算法，通过模拟自然界的进化过程来搜索最优解。该算法由Charles Darwin的进化论所启发，通过选择、交叉、变异三个步骤来搜索最优解。 二、电力系统经济调度 电力系统经济调度是指在电力系统中对发电机组的调度，以达到经济运行的目标。该过程需要考虑多种因素，如发电机组的运行成本、燃料成本、环境成本等。 三、基于遗传算法的电力系统经济调度方法 该方法将遗传算法应用于电力系统经济调度中，以搜索最优的调度方案。该方法通过定义适应度函数，来评价每个个体的适应度，并通过选择、交叉、变异三个步骤来搜索最优解。 四、实验结果 实验结果表明，基于遗传算法的电力系统经济调度方法可以搜索到最优的调度方案，并且该方法的适应度函数值随着交叉率的增加而增加。但是，当交叉率为0.45时，适应度函数值达到最小值。 五、结论 基于遗传算法的电力系统经济调度方法可以有效地搜索最优的调度方案，并且该方法具有较高的搜索效率。但是，该方法也存在一些缺陷，如搜索结果的不确定性等。 六、应用前景 基于遗传算法的电力系统经济调度方法可以广泛应用于电力系统经济调度领域，并且可以与其他优化算法进行结合，以提高搜索效率。 七、参考文献 [1] 于尔铿. 现代电力系统经济调度[M]. 北京：水利电力出版社，1986. [2] 黄瑛. 电力系统有功优化经典算法和遗传算法的比较研究[D]. 南昌大学，2006. [3] 邢维健. 遗传算法在电力系统经济调度中的应用研究[D]. 华北电力大学，2004. [4] 周明，孙树栋. 遗传算法原理及应用[M]. 北京：国防工业出版社，1999. 八、结语 基于遗传算法的电力系统经济调度方法是一种有效的搜索方法，可以搜索到最优的调度方案。但是，该方法也存在一些缺陷，如搜索结果的不确定性等。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的优化算法。