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蚁群算法及其在电力系统机组优化组合中的应用研究
中文名称: 蚁群算法及其在电力系统机组优化组合中的应用研究
论文编号: 3152327收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Ant Colony Optimization Algorithm and It s Application to Optimal Generating Unit Commitment of Power System
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 电力系统及其自动化
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 电力系统经济运行 机组优化组合 蚁群算法 非约束问题 电力系统 优化问题 非线性
全文提供: 本论文应版权问题不能提供全文。但有其他80万收费硕士博士论文可提供下载 联系购买>>

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论文简介:近年来,随着电力工业市场化改革的深入开展,维持电力系统的经济运行显得越来越重要。机组优化组合是电力系统短期运行计划的核心问题,由于它能带来显著的经济效益,所以一直是现代电力系统每天运行计划的主要优化任务。机组优化组合是典型的非线性优化问题,并且涉及到许多非线性、离散、随机性及不确定性等因素。常规的数学方法在处理此类问题时有一定的局限性。而模拟进化优化方法最适于解决那些传统优化方法难以求解的高度非线性、离散性问题及组合优化问题。 引入最近几年才提出的蚁群算法来解决机组最优组合问题,对算法本身及其在机组优化问题中的应用进行了探索性工作。 蚁群优化算法是一种新型模拟进化的优化算法。针对基本蚁群算法比较容易陷入早熟和停滞,对现有蚁群算法的信息素更新规则进行了改进,一是采用平均值法更新信息素,避免算法过早收敛于非全局最优解;二是采用最佳路径法更新信息素,可加快收敛速度,并使算法跳出局部最优解。 对火电机组优化组合问题进行了研究,提出了机组优化组合的数学模型,该模型以发电总成本最小为目标函数,同时考虑了功率平衡约束、机组输出功率上、下限约束,机组最大允许启停次数和时间约束等约束条件。 由于机组优化组合是有约束的最小化问题,提出了不同的方法来处理各种约束,将机组优化组合转化为蚁群算法可以处理的非约束问题。最后,采用算例阐明用蚁群算法求解机组组合优化问题,结果表明改进后的蚁群算法加快了收敛速度,具有好的全局优化能力。
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