電力系統(tǒng)運行方式優(yōu)化和綜合資源規(guī)劃的協同進化算法

本項目建立電力系統(tǒng)有功優(yōu)化調度，電力市場環(huán)境下的系統(tǒng)運行方式優(yōu)化、大電網無功優(yōu)化和綜合資源規(guī)劃等問題的數學模型，并采用協同進化算法求解這些模型。協同進化算法是國際上研究的前沿問題，特別適合于處理復雜約束問題和非結構化問題，有很強的通用性，其在電力系統(tǒng)中的應用必能解決一部分常規(guī)方法不能解決的問題，帶來很大的社會經濟效益。 2100433B

簡介

進化算法是一種智能的全局優(yōu)化方法，它對函數本身性質要求非常低，往往只要求目標函數值是可以計算的，不要求它具有連續(xù)性、可微性及其它解析性質，同時它又是基于群體進化的算法，因此可采用進化算法解決約束優(yōu)化問題。用進化算法解決約束優(yōu)化問題的關鍵在于如何進行有效的約束處理，即如何有效均衡在可行區(qū)域與不可行區(qū)域的搜索。

常見的用于求解約束優(yōu)化問題的進化算法有罰函數法、遺傳算法、進化策略、進化規(guī)劃、蟻群算法和粒子群算法等。

與傳統(tǒng)方法相比的優(yōu)勢

(1) 在一般情況下，進化算法能否收斂到全局最優(yōu)解與初始群體無關，而傳統(tǒng)優(yōu)化方法則依賴于初始解；

(2) 進化算法具有全局搜索能力，而很多傳統(tǒng)優(yōu)化方法往往會陷入局部最優(yōu)；

(3) 進化算法的適用范圍廣，能有效地解決不同類型的問題，而傳統(tǒng)優(yōu)化方法在設計時往往就只能解訣某一類型的問題。

存在的不足

(1) 進化算法中的參數，如群體規(guī)模、進化代數、重組概率、變異概率等，往往需要根據經驗設定，且在一定程度上與問題相關；

(2) 進化算法的收斂問題，進化算法求解實際問題時的收斂性判定缺乏理論指導。 2100433B