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文檔簡介
1、機組組合問題是電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中的一個重要環(huán)節(jié),是編制短期發(fā)電計劃時首先需要解決的問題,具有顯著的經(jīng)濟效益。因此,機組組合問題一直是電力系統(tǒng)中的一個重點課題。近年來,隨著數(shù)學領(lǐng)域中隨機優(yōu)化理論的發(fā)展和計算機技術(shù)的提高,考慮不確定性的隨機機組組合問題開始得到日益重視。目前,已提出多種隨機機組組合問題的數(shù)學模型和求解算法,其中,期望值數(shù)學模型的應用最為普遍,求解方法則以拉格朗日松弛法為主。但是,由于對偶間隙的存在,拉格朗日松弛法不易找到隨機
2、機組組合問題的最優(yōu)解。因此,有必要改進已有算法或提出新的算法。
本文針對隨機機組組合問題的數(shù)學模型和求解算法展開研究:
首先,介紹課題的研究背景,闡述傳統(tǒng)機組組合問題的概況,并介紹隨機機組組合問題的研究現(xiàn)狀;其次,建立傳統(tǒng)機組組合問題的數(shù)學模型,并采用動態(tài)規(guī)劃進行求解,算例結(jié)果表明數(shù)學模型和求解算法的有效性;然后,為考慮負荷不確定性對機組組合問題的影響,通過情景分析法引入一系列情景對不確定性負荷進行建模,建立
3、隨機機組組合問題的期望值數(shù)學模型;最后,提出一種基于改進遺傳算的隨機機組組合問題的求解方法。
在改進遺傳算法中,對初始種群的產(chǎn)生方式和變異算子進行了改進,并且引進了局部搜索算子。采用改進遺傳算法求解隨機機組組合問題,可以自行滿足情景簇約束條件。通過實例計算,比較了隨機機組組合問題的最優(yōu)解和完備負荷信息、最大負荷情景以及考慮旋轉(zhuǎn)備用下確定性機組組合問題的最優(yōu)解。計算結(jié)果顯示隨機機組組合問題的數(shù)學模型和改進遺傳算法求解方法的有
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