基于混沌遗传混合优化算法的短期负荷环境和经济调度

环境和经济短期负荷调度主要由在调度周期内的最优机组组合和负荷分配组成,该文将优先次序法、遗传算法与混沌优化相结合,以应用到电站机组环境／经济运行优化问题中,在混沌遗传算法中采用递阶基因结构,将控制基因用于机组组合全局粗寻优,参数基因用于负荷分配局部优化, 基因修正与罚函数相结合解决约束问题,采用混沌扰动避免遗传算法早熟,运用基于线性搜索的混沌局部优化方法,加快算法的收敛速度和降低计算时间,优化计算结果可以同时得到最优机组组合及负荷最优分配,为实际调度系统提供了一个良好的方法。

机组短期负荷环境／经济调度多目标混合优化

环境/经济短期负荷调度主要由调度周期内的最优机组组合和负荷环境/经济分配组成,本文将变权重多目标进化算法与混沌局部优化相结合形成混合优化算法应用到电站机组环境/经济运行多目标优化问题中,在混合多目标优化算法中采用组合结构基因,其中机组基因用于机组组合全局粗寻优,参数基因用于负荷分配局部优化,基因修正与罚函数结合解决约束问题．通过对优秀个体进行基于线性搜索的混沌局部优化,可加快收敛速度和降低计算时间．实例仿真结果说明所提出的算法能获得较好分布的Pareto优化解．

RBFNN与AHP结合方法在经济/环境负荷调度中的应用

传统的经济调度已不能满足环境保护的要求,利用环境经济负荷调度方式降低污染量成为一种有效而又经济的防治方法,文章提出了采用层次分析法算法对燃料成本和污染量进行权值选取,然后利用径向基神经网络进行学习训练。仿真结果证明算法的有效性与准确性。