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改进GA算法的电力系统机组优化组合研究
引用本文:蒋秀洁,黄景光,袁兆强,马小强.改进GA算法的电力系统机组优化组合研究[J].三峡大学学报(自然科学版),2006,28(1):32-36.
作者姓名:蒋秀洁  黄景光  袁兆强  马小强
作者单位:三峡大学,电气信息学院,湖北,宜昌,443002
摘    要:提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.

关 键 词:实数编码  二进制编码  改进遗传算法  机组优化组合
文章编号:1672-948X(2006)01-0032-05
修稿时间:2005年7月18日

Improved Genetic Algorithm and Its Study in Unit Commitment Optimization
Jiang Xiujie,Huang Jingguang,Yuan Zhaoqiang,Ma Xiaoqiang.Improved Genetic Algorithm and Its Study in Unit Commitment Optimization[J].Journal of China Three Gorges University(Natural Sciences),2006,28(1):32-36.
Authors:Jiang Xiujie  Huang Jingguang  Yuan Zhaoqiang  Ma Xiaoqiang
Abstract:A new genetic algorithm based on the real-coding and binary coding is put forward.It effectively uses the real-coded genetic algorithm's perfect advantage to solve the power problem and the binary-coded genetic algorithm's simulating advantage to slove the unit commitment up/down problem.This algorithm has successfully solved unit commitment problem and has gained an excellent results through the experiments in 10 units commitment system study.
Keywords:real coding  binary coding  improved genetic algorithm  unit commitment optimization
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