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結(jié)合混沌運(yùn)動(dòng)的遍歷性和遺傳算法的群體搜索性,提出一種基于混沌變尺度梯度下降的混合遺傳算法,應(yīng)用于電廠負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度。算法采用梯度下降法對(duì)遺傳變異獲得的優(yōu)良個(gè)體進(jìn)行局部搜索,引導(dǎo)種群的進(jìn)化。結(jié)合混沌優(yōu)化策略產(chǎn)生自適應(yīng)步長(zhǎng),在搜索初期加快尋優(yōu)速度,隨著搜索逐漸接近最優(yōu)點(diǎn),混沌產(chǎn)生的小步長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)在最優(yōu)解所在的小范圍內(nèi)進(jìn)行精確搜索。對(duì)電站負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度的應(yīng)用發(fā)現(xiàn),相比傳統(tǒng)的遺傳算法和值長(zhǎng)分配法,該混合遺傳算法對(duì)機(jī)組負(fù)荷調(diào)度優(yōu)化具有更高的效率。通過(guò)該混合遺傳算法進(jìn)行機(jī)組負(fù)荷分配尋優(yōu)后,全廠發(fā)電煤耗率相比于實(shí)際的值長(zhǎng)制降低了0. 29～1. 07 gP(kW·h) ,為電廠帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益。
關(guān)鍵詞:火電站機(jī)組負(fù)荷
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