基于改进人工鱼群算法的大规模多目标机组组合优化

大型电力系统包含众多发电机组,且运行时需要考虑诸多方面的因素,其机组组合优化是一个多目标多约束的非线性大规模优化问题,现有方法存在诸多不足。人工鱼群算法在解决非线性优化问题时性能良好,但存在寻优效率低、可能陷入局部极值等缺点。针对这些不足,提出了改进的人工鱼群算法。该算法引入了可变视野,对人工鱼移动策略做出了调整并与遗传算法中的变异操作相结合。构建了兼顾经济性与环保性的多目标优化模型。为了解决机组规模扩大导致的计算时间过长问题,采用了分阶段的优化方法,将改进后的算法应用于启停安排阶段,确定机组启停状态后采用混合整数规划法进行负荷分配。针对最高包含1 000台机组的大电网机组优化算例进行了模拟实验,实验结果表明:改进后的优化算法的收敛性和全局搜索能力均得到了提高,大规模机组组合的计算时间大大缩短。多目标条件下也取得了理想结果,验证了该方法的有效性。