基于混沌遗传和模糊决策算法的多目标负荷经济调度

提出一种可同时得到电力系统最优机组组合和多目标负荷分配结果的混沌遗传和模糊决策算法。结合改进优先顺序法、启发式遗传算法、混沌优化和模糊决策的优点,按改进的优先顺序法确定各时段运行的机纽序列,用启发式遗传算法确定机组组合状态,并对交叉率和变异率进行模糊决策。在负荷分配中,考虑单一经济目标和多目标优化2种决策模型,用遗传算法进行并行搜索,同时在最优点附近利用混沌优化的遍历性进行局部寻优,避免遗传算法陷入局部最优,有效提高了收敛速度。将所提算法分别应用于10机和30机系统中,结果表明,该算法较好地处理了电力系统负荷经济调度的各种约束条件,减少了不可行解,加快了收敛速度。