基于双种群小生境差分进化算法的动态经济调度

被引：7

作者：

赖文海 ^{[1
]}

陈贤阳 ^{[2
]}

明国锋 ^{[3
]}

李芳玲 ^{[4
]}

机构：

[1] 广东工业大学

[2] 国网安徽省电力公司肥东县供电有限公司

[3] 广东电网有限责任公司清远供电局

[4] 广东电网有限责任公司韶关供电局

来源：

广东电力 | 2016年 / 29卷 / 07期

基金：

广东省科技计划; 广东省自然科学基金;

关键词：

动态经济调度; 阀点效应; 爬坡率; 小生境技术; 差分进化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

当计及阀点效应和爬坡率后,动态经济调度(dynamic economic dispatch,DED)问题呈现出非凸、非平滑、非线性等特性。针对此类复杂的工程优化问题,提出将小生境技术与差分进化(differential evolution,DE)算法相结合,利用小生境共享机制和双种群进化策略增加种群的多样性,从而避免了DE算法的早熟现象。将双种群小生境DE算法(niche differential evolution,NDE)应用到10机组24时段的DED经典模型中,并与粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、标准DE算法、增强自适应PSO算法、改进DE算法、混沌差分蜂群优化算法、基本生物地理学优化算法、空间扩张算法进行对比,仿真结果证明NDE算法的有效性和可行性,为解决DED问题提供了一种新思路。

引用

页码：83 / 87+92 +92

页数：6

共 12 条

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