基于智能优化算法的电力负荷经济分配  

作　　者：王锦鹏 周兰强 李世瑾 

机构地区：[1]长江大学地球物理与石油资源学院,湖北武汉430100

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第21期27-30,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：电力系统的负荷经济分配问题是一种非线性多约束的复杂优化问题,智能优化算法被广泛应用于解决这一问题。合理地分配各台机组的负荷,可使燃料资源的消耗量降到更低。通过对比差分进化算法和遗传算法两种智能优化算法的基本原理和实现过程,为负荷经济分配问题建立数学模型,并实现差分进化算法和遗传算法对负荷经济分配问题的优化求解。针对不同迭代次数的迭代曲线以及不同的燃料成本函数值作对比,发现差分进化算法在所选取算例中的收敛性更好,收敛速度更快,能够取得更好的优化效果。这为负荷经济分配问题的求解提供了有效思路。

关 键 词：负荷经济分配 智能算法 差分进化算法 遗传算法 燃料成本 

分 类 号：TM714[电气工程—电力系统及自动化]