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改进遗传算法在电力市场中用于发电公司的内部机组组合

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简介：
本研究提出了一种改进的遗传算法，旨在优化电力市场的发电公司内部机组组合问题，有效提升资源利用效率及经济效益。 利用改进遗传算法来解决电力公司的机组组合问题。

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  • 改进遗传算法在电力市场中用于发电公司的内部机组组合
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    本研究提出了一种改进的遗传算法，旨在优化电力市场的发电公司内部机组组合问题，有效提升资源利用效率及经济效益。 利用改进遗传算法来解决电力公司的机组组合问题。
     
  • 关于改进遗传算法在AGC机组优化组合中的应用研究（2009年）
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    本文探讨了将改进后的遗传算法应用于自动发电控制(AGC)系统中机组优化组合的方法，并分析其效果。该研究于2009年完成。 本段落研究了自动发电控制（AGC）机组优化组合问题，旨在降低发电成本。基于改进的遗传算法建立了一个包含AGC的机组优化组合模型，并针对传统遗传算法存在的不足之处，结合该模型的独特性提出了可变长度二进制编码方法。此外，设计了一系列专门化的遗传操作过程，并采用等微增法处理了其中涉及的连续变量问题。 将上述提出的改进遗传算法和模型应用于包含16台机组且涵盖24个时段的优化系统中进行仿真测试。结果显示，相较于传统的实数编码方法，本段落所提出的方法在计算结果上提高了11.33%，并且在搜索区间及收敛速度等方面均表现出了显著的优势，适用于大规模和中型发电系统的应用需求。
     
  • 基于遗传算法改进的在线支持向量机在风电场风速预测中的应用
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    本研究提出了一种利用遗传算法优化参数的在线支持向量机方法，并将其应用于风电场风速预测中，有效提升了预测精度和实时性。 本段落提出了一种利用遗传算法优化在线支持向量机的风电场风速预测方法。通过遗传算法选择最优参数，并将其应用于在线支持向量模型中，以实现对未来7天内风速的有效预测。实验结果表明该方法具有可行性。
     
  • 电力系统机组组合与优化调度_CPLEX在机组组合中的应用_电力系统优化调度研究
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    本文探讨了CPLEX在电力系统机组组合问题中的应用，并深入分析了其对优化调度的影响和意义，为提高电力系统的运行效率提供了新的思路。 在24小时内调度六台火电机组的组合，以实现电力系统运行成本最小化。
     
  • 电力系统机组组合_机组_Matlab_
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    本项目运用Matlab软件针对电力系统的机组组合问题进行建模与求解，旨在优化发电机组调度，提高电力系统运行效率和经济性。 本段落件包含地区机组仿真数据及相关机组最优组合算法程序。
     
  • 基于遗传算法的机组组合问题建模及求解
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    本研究提出了一种基于遗传算法的模型来解决电力系统中的机组组合优化问题。通过模拟自然选择和基因进化过程，该方法有效提升了计算效率与解决方案质量，在保证电网安全运行的同时降低了运营成本。 在当前科技水平尚不足以有效存储电力的情况下产生的发电机机组组合问题上，考虑到负荷平衡以及输电线传输容量限制的实际约束条件，我们建立了一个旨在最小化发电成本的优化模型。为了解决这一难题，采用了矩阵实数编码遗传算法（MRCGA）和穷举搜索算法，并利用MATLAB 7.0.1和C++编程语言对上述模型进行求解。通过对比分析所得结果，可以协助电力部门制定更为合理的机组启停计划。 具体来说，在构建优化模型时，首先确立了以发电成本最小化为目标函数的数学表达式及其相关约束条件。在计算过程中注意到，发电机的空载成本和增量成本之和随着该机发电出力的增长呈现出折线关系；为了简化分析过程中的复杂度问题，本段落采用二次曲线进行近似处理来代替原有的折线模型。 通过上述方法的应用与研究结果比较，可以为电力行业提供有效的决策支持。
     
  • YALMIP在电力系统机组组合问题中的应用示例1
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    本文通过具体案例展示了YALMIP工具箱在解决电力系统机组组合优化问题中的应用，详细介绍了建模过程及求解方法。 YALMIP解决电力系统机组组合问题范例1的资源包括详细介绍文档和相应的代码。后续将继续推出相关范例。
     
  • 基于遗传算法的机组火力优化_Matlab应用研究
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    本研究运用遗传算法通过Matlab软件进行仿真计算，探讨了如何优化火力发电厂中的机组运行状态，以达到能耗最小化和效率最大化的双重目标。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术，在20世纪70年代由John H. Holland提出。它在解决复杂优化问题方面表现出强大的搜索能力和全局收敛性，尤其适用于多模态、非线性和约束优化问题。本段落将深入探讨如何使用MATLAB实现遗传算法，并以火力发电厂的优化模型为例进行详细阐述。 遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择、交叉和变异等步骤。在火力发电模型中，种群可以代表不同的运行策略或参数设置，每个个体对应一个可能的解决方案。初始化时，随机生成一定数量的个体作为初始种群。 选择操作是遗传算法的核心部分，它模拟了自然界中的“适者生存”原则。MATLAB中常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。在火力发电优化问题中，选择的目标是最大化发电效率或最小化燃料消耗，因此适应度函数应根据这些目标来定义。 交叉操作用于生成新的解决方案，通过组合两个父代个体的部分特征实现。MATLAB提供了多种交叉策略，如单点、多点和均匀交叉等。在火力发电模型中，可以选择对某些关键参数进行交叉以探索不同运行策略的组合。 变异操作是为了保持种群多样性并防止早熟现象的发生，在一定概率下随机改变个体的部分基因。对于火力发电厂模型而言，这可能涉及调整燃烧参数、负荷分配或其他运行条件等。 接下来需要构建火力发电模型。该过程涉及到锅炉效率、涡轮机性能、燃料类型以及环境条件等多个因素的影响，这些可以通过物理模型或经验公式来描述。在MATLAB中可以建立相应的函数或系统模型以模拟上述过程，并将其与遗传算法框架结合使用。 优化过程中，遗传算法会不断迭代通过选择、交叉和变异操作生成新的种群直至满足预设的终止条件（如达到最大迭代次数或适应度阈值）。最终得到最优个体将提供最佳火力发电策略方案。 MATLAB提供了Global Optimization Toolbox工具箱，其中包含遗传算法和其他多种优化算法功能，为实现该过程提供了便利。用户可以根据实际需求配置遗传算法的各种参数设置，例如种群大小、交叉概率和变异概率等数值设定。 利用MATLAB实现的遗传算法在解决火力发电厂优化问题时能够有效地寻找最佳运行参数组合从而提高发电效率并减少燃料消耗量。通过理解掌握遗传算法的基本原理及其在MATLAB中的具体应用方法，工程师们可以将其应用于其他领域的优化任务中以支持更高效智能地决策制定过程。
     
  • 基于遗传算法的改进人工势场法.rar_人工势场_势场_遗传算法_势场法_遗传_优化方法
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    本研究提出了一种基于遗传算法改进的人工势场法，旨在提高移动机器人路径规划中的避障与稳定性。通过结合遗传算法的全局搜索能力，有效解决了传统人工势场法中易陷入局部极小值的问题，为复杂环境下的导航提供优化方案。 结合遗传算法与人工势场法，并通过筛选来确定最佳参数。
     
  • 关于改进遗传算法在配电网络重构中应用的研究
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    本研究聚焦于提升遗传算法在配电网络重构中的效能，通过优化算法参数和结构，旨在提高电力系统的经济性和可靠性。 基于改进遗传算法的配电网络重构研究