熊高峰， 聂坤凯， 刘喜苹， 蔡振华， 谢上华

(1.湖南大学电气与信息工程学院， 长沙 410082；2.长沙南方职业学院信息技术系， 长沙 410208)

基于遗传算法的随机机组组合问题求解

熊高峰1， 聂坤凯1， 刘喜苹2， 蔡振华1， 谢上华1

(1.湖南大学电气与信息工程学院， 长沙 410082；2.长沙南方职业学院信息技术系， 长沙 410208)

为考虑不确定性负荷对机组组合问题的影响，通过情景分析法引入一系列的情景对不确定性负荷进行建模，建立了随机机组组合问题的数学模型。采用遗传算法求解该优化问题，可自行满足情景簇约束。通过改进初始种群产生方式和变异算子，引进局部搜索算子对遗传算法进行改进，增强了算法的搜索能力。计算结果显示了随机机组组合问题的数学模型和改进遗传算法求解方法的有效性。

情景分析； 负荷不确定性； 随机机组组合问题； 遗传算法

在电力系统中，传统机组组合问题是指在满足负荷等约束条件下合理安排机组的开/停机顺序与出力以使系统发电成本最小。在市场环境下，它是发电商制定竞标策略和电力交易中心编制发电交易计划的重要基础。因此机组组合问题一直是电力系统中的一个重点课题。到目前为止，已提出了从简单的启发式方法到基于复杂数学优化理论以及基于新型人工智能算法的多种最优求解算法。文献[1～4]对这些求解算法进行了概括和总结。

尽管在实际中负荷是不可能精确预测的，但是在传统机组组合问题的建模和求解中，负荷一般作为确定值事先给定，同时，为了应对机组故障和负荷的不确定性，引入了旋转备用约束条件。……