遗传粒子群混合算法在电厂机组负荷组合优化中的应用

• 作者: 余廷芳 彭春华
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 机组组合 粒子群优化算法 遗传算法 混合算法 早熟收敛
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 22-26
• 分类号: TM715|TP18
• 字数: 5132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2010.10.005

摘要

粒子群优化算法应用于火电厂机组组合问题中存在早熟收敛等现象,提出3方面改进的遗传粒子群混合算法:改进粒子群初始化方法.提出粒子初始化机组运行状态组合合理性判据,并初始化一定比例的粒子使其机组负荷随机在对应机组负荷上限附近赋值:采用部分解除约束结合惩罚函数的约束处理方法,时粒子进行机组负荷平衡操作.使大部分粒子满足约束条件:通过引入遗传算法中的交叉和变异操作增加了粒子的多样性,减小了算法陷入局部极值的可能性.采用改进的遗传粒子群混合算法对3机及5机火电厂机组负荷组合进行优化,仿真结果表明,优化成功卒能达到100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭春华	华东交通大学电气与电子学院	69	1182	21.0	32.0
2	余廷芳	南昌大学机电工程学院	28	196	8.0	12.0