一种适用于机组组合优化的改进整数编码粒子群算法.pdf

机组组合优化是电力系统经济调度中的一个关键问题，涉及到发电机组开停机时间的安排，目的是在满足系统负荷和约束条件的情况下，最小化发电成本。机组组合问题通常具有高维数、非凸、离散和非线性特点，这使得理论上很难求取最优解。随着电力市场的发展，对电力系统运行的经济性和可靠性要求不断提高，使得机组组合优化问题变得越来越复杂，也更加受到重视。 粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的随机全局优化算法。自提出以来，PSO算法因其简单、收敛速度快、效率显著等特点，在众多领域得到了广泛应用。在电力系统机组组合优化问题上，粒子群算法表现出了较好的性能，尤其在求解大规模问题时，相比于传统优化方法（如动态规划、拉格朗日松弛法、优先顺序法等）和智能优化算法（如遗传算法、蚁群算法、模拟退火等），其效果更加显著。 在传统的粒子群优化算法中，采用二进制编码方式表示发电机组的开停机状态。然而，这种编码方式在处理大规模机组系统时存在一些缺陷。二进制编码会导致种群个体长度过长，这会影响算法的搜索效率，导致求解时间的浪费。另外，直接在适应度函数中加入惩罚项处理约束条件的做法，也会增加计算的复杂性，影响优化效果。 针对上述问题，研究者提出了一种结合修补策略的整数编码粒子群算法。这种改进算法采用正负整数来表示机组开停机的时间长度，从而有效减少了待优化变量的个数。通过减少优化变量，算法提高了搜索效率，使得可以在更短的时间内找到更好的解。在算法中，还特别设计了修补策略来处理那些违反约束条件的个体。通过修补策略，算法确保只在可行解区域内搜索，提高了算法的收敛速度和解的质量。 仿真算例表明，这种改进后的整数编码粒子群算法相比整型编码遗传算法、改进粒子群算法和社会演化算法，能够更有效地处理大规模机组组合优化问题。在求解精度方面，提出的算法得到了更高的求解精度；在执行时间方面，相比其他算法，有较短的执行时间。 关键词“机组组合”、“粒子群算法”、“整数编码”和“修补策略”代表了该改进整数编码粒子群算法的四个核心概念。整数编码简化了问题的复杂度，粒子群算法提供了一种高效的优化手段，而修补策略则确保了算法的可行性和解的优化质量。通过整数编码粒子群算法的提出和应用，为电力系统的经济调度提供了新的优化工具和解决途径，对于提高电力系统的运行效率和可靠性具有重要的理论和实际意义。