基于双群体伪并行GA-DE多目标算法的动态环境经济调度

摘要：

针对电力系统动态环境经济调度高纬度、强耦合、非线性、非凸等特点,提出一种双群体伪并行GA-DE(genetic algorithm-differential evolution)多目标算法.该算法基于外部精英存档和Pareto占优概念,利用差分进化算法和遗传算法构成双种群协同进化模式;采用平均熵及立方混沌映射初始化策略,增加种群多样性;根据相邻解的分布情况,改进Pareto解集的裁剪方式.与传统模型不同,将线损作为优化目标加入模型,采用动态松弛约束机制处理模型的复杂约束.经典10机组系统的验证结果表明:该算法在解决电力系统调度问题上具有可行性.

关键词：动态环境经济调度、多目标优化、多种群协同、并行搜索、动态松弛

所属期刊栏目：45

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51667020

在线出版日期：2021-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：42-49