基于改进遗传算法的电力系统经济负荷分配  

Economic dispatch of power systems based on an improved genetic algorithm

作　　者：何大阔[1,2] 王福利[1,2] 毛志忠[1,2] 

机构地区：[1]东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,沈阳110004 [2]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004

出　　处：《控制与决策》2007年第2期230-232,237,共4页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(60674063;60374003);国家973子课题项目(2002CB312200)

摘　　要：针对电力系统经济负荷分配问题,分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法.利用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题,将BFGS法引入遗传算法,提出了BFGS算子,以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力.同时,应用单纯形交叉算子将种群逐步向最优点进行引导,实现算法的快速寻优.实例研究结果验证了所提出方法的有效性.According to economic dispatch（ED） problem of power systems,the different advantage and characteristics of conventional optimization method and genetic algorithm are analyzed.An improved genetic algorithm is proposed to solve ED problem of power systems.ED problem is approximated by a differentiable one using a maximum entropy method.BFGS operator is presented to improve the searching speed and the local searching capability of genetic algorithm.At the same time,simplex crossover operator is applied to lead the population to the global optimum and accelerate the searching process.The case study proves the validity of this algorithm.

关 键 词：经济负荷分配 遗传算法 极大熵 BFGS算子 单纯形交叉算子 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]