类进化算法驱动的动态电力经济调度优化

• 作者: 潘晓英 陈皓
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 进化算法 类搜索机制 动态电力经济调度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 220-224
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.01.030

摘要

动态电力经济调度(Dynamic Economic Dispatch,DED)属于一种在时间和空间上相互耦合的多阶段动态决策问题,一般被转化为一个高维的约束数值优化问题来求解.本文提出了一种新型全局优化算法--类进化算法(Cluster Evolutionary Algorithm,CEA),并将其应用于DED问题的计算.CEA通过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群体的优化计算过程,提高算法对高维问题空间的搜索效率和抗早熟能力.在仿真实验中2个DED测试系统被用于对CEA的性能进行检验,其所得最佳计算结果要好于目前已报道的最优解,而实验统计数据则显示CEA是一种求解DED问题可行且有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘晓英	西安邮电大学计算机学院	40	149	7.0	11.0
2	陈皓	西安邮电大学计算机学院	17	39	3.0	5.0