发电机组组合的混合蚁群优化算法

电力系统中的机组组合作为一个非确定型多项式困难问题,一直难以获得其理论最优解。针对算法的精度和速度这一矛盾,提出了一种结合启发式算法和蚁群算法的混合优化算法。用优先级排序法获得次优解,并在附近形成一个搜索邻域;采用蚁群算法在此邻域内寻优,减小了蚁群算法的空间复杂度。同时,在蚁群算法中引入了人工鱼群算法的拥挤度概念。拥挤度阈值在迭代过程中是自适应变化的,从而增强了算法的遍历寻优能力,也保持了较快的收敛速度。经济负荷分配采用简化梯度法。对一个10机系统算例仿真计算,验证了所提算法对解决机组组合问题具有很强的搜索能力和快速收剑性。