一种求解电力经济负荷分配问题的改进微分进化算法

针对电力系统经济负荷分配(economicdispatch，ED)这一典型的非凸、非线性、组合优化问题，提出一种改进的微分进化(improveddifferentialevolution，IDE)算法。微分进化(differentialevolution，DE)算法虽有简单、搜索效率高的优点，但是仍然有局部最优的问题。该文在对DE算法搜索机理进行分析的基础上，针对DE算法参数难于动态调整的问题，提出不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制，并根据动态监视群体适应度方差的变化，增加个体迁移策略，进一步提高DE算法的全局寻优能力和鲁棒性。运用该算法对IEEE3机、40机及69机300节点标准测试用例进行计算，并考虑机组的爬坡约束、出力限制区约束、非光滑费用函数曲线等非线性特性，将其计算结果与遗传算法(geneticalgorithm，GA)及粒子群算法(particleswarmoptimization，PSO)进行比较，分析表明该方法是可行的、有效的。