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《基于狀態(tài)空間模型的機(jī)組優(yōu)化組合進(jìn)化算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)學(xué)校代號(hào)：學(xué)號(hào)：密級(jí)：10536ll105040538公開(kāi)長(zhǎng)沙理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于狀態(tài)空間模型的機(jī)組優(yōu)化組合進(jìn)化算法研究學(xué)位申請(qǐng)人姓名董驗(yàn)導(dǎo)師姓名及職稱奎茂至數(shù)攫培養(yǎng)單位籃進(jìn)堡王太堂專業(yè)名稱撞劍堡迨．皇撞劍王捏論文提交日期論文答辯日期2014—04—082014—05—23萬(wàn)方數(shù)據(jù)StudyOnEvolutionaryAlgorithmsWhichBasedonState—spaceModelForUnitCommitmentoptimizationbyJiaLingB．E．(ChangshaUniversityofScience&Technol
2、ogy)2009AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringinControlTheoryandControlEngineeringChangshaUniversityofScience&TechnologySupervisorProfessorLiMaojunApril，2014萬(wàn)方數(shù)據(jù)長(zhǎng)沙理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論
3、文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：矽似年6月3日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)長(zhǎng)沙理工大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于l、保密口，在——年解密后適用本授權(quán)書(shū)。2、不保密團(tuán)。(請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方
4、框內(nèi)打“√”)作者簽名：哏鹼日期：砂f中年6月3日導(dǎo)師簽名日期加，伊易月曠B萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要機(jī)組優(yōu)化組合是電力系統(tǒng)運(yùn)行計(jì)劃的核心問(wèn)題，合理的安排機(jī)組啟停計(jì)劃及負(fù)荷分配能節(jié)約能源、減少對(duì)機(jī)組的損耗，帶來(lái)可觀的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。機(jī)組組合問(wèn)題是一個(gè)高維、非凸、離散的混合整數(shù)非線性規(guī)劃問(wèn)題，特別是針對(duì)較大規(guī)模的系統(tǒng)，很難找出滿足某種求解精度要求的全局最優(yōu)解。到現(xiàn)在為止，還沒(méi)有找到一種不僅能真正滿足實(shí)際系統(tǒng)模型又能快速找到高精度的全局最優(yōu)解的算法，所以，探索具有更高性能的機(jī)組優(yōu)化組合算法具有重要研究意義。進(jìn)化算法(EA)是一類模擬生物進(jìn)化機(jī)制的智能優(yōu)化方法，如遺傳算法(
5、GeneticAlgorithm，GA)、蟻群算法(AntColonyAlgorithm，ACO)、模擬退火算法(SimiulatedAnnealling，SA)等。本文針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化算法的不足，本文提出了一種基于狀態(tài)空間模型的進(jìn)化算法，這種算法采用實(shí)數(shù)編碼方式，利用狀態(tài)進(jìn)化矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)種群的進(jìn)化，利用選種池實(shí)現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制。通過(guò)典型函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的仿真計(jì)算，驗(yàn)證了該算法具有搜索能力強(qiáng)、收斂速度快、計(jì)算精度高、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。本文針對(duì)電力系統(tǒng)機(jī)組啟停的特點(diǎn)及負(fù)荷變化規(guī)律，給出了機(jī)組組合問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。此模型以發(fā)電機(jī)組在一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)的總煤耗量最小為目
6、標(biāo)函數(shù)，考慮了幾種基本約束，包括功率平衡約束、容量約束、爬坡速率約束、啟停約束。將基于狀態(tài)空間模型的進(jìn)化算法應(yīng)用到求解機(jī)組優(yōu)化組合問(wèn)題中，設(shè)計(jì)了算法的具體實(shí)施步驟以及程序流程，并在Matlab軟件平臺(tái)上對(duì)10機(jī)組電力系統(tǒng)進(jìn)行了仿真計(jì)算。通過(guò)比較和分析算例結(jié)果，驗(yàn)證了本文提出的基于狀態(tài)空間模型的進(jìn)化算法能找到更好的解，具有更高的求解精度、更好的尋優(yōu)能力和收斂速度，在解決機(jī)組優(yōu)化組合問(wèn)題中具有良好的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：機(jī)組優(yōu)化組合；進(jìn)化算法；實(shí)數(shù)編碼；狀態(tài)進(jìn)化矩陣萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTUnitcommitmentoptimizationisthehardcore
7、ofelectricitypowerplanning，reasonablellnltcombinationplancansaveprimaryenergy,reducethelossofequipmentandbringingconsiderableeconomicandsocialbenefits．UnitCommitmentisahigh—dimensional．non’convexanddiscretemixedintegerlinearprogrammingproblem，itisdifficulttofindtheglobaloptimalsolu
8、tionundercertaincircumstan
