基于遗传算法的机组组合问题建模及求解

简介：
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。