Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument presenterar en ny stokastisk optimeringsmetod för att bestämma den genomförbara optimala lösningen av problemet med ekonomisk leverans (ED) med tanke på olika generatorbegränsningar. Många praktiska begränsningar av generatorer, såsom ramphastighetsgränser, förbjudna driftzoner och ventilpunktseffekten, beaktas. Dessa begränsningar gör ED-problemet till ett icke-smooth/nonconvex minimeringsproblem med begränsningar. Den föreslagna optimeringsalgoritmen kallas selftuning hybrid differential evolution (self-tuning HDE). Självstuderingen HDE använder konceptet 1/5 framgångsregeln för utvecklingsstrategier (ESS) i den ursprungliga HDE för att påskynda sökandet efter det globala optimala. Tre testkraftsystem, inklusive 3-, 13- och 40-enheters effektsystem, används för att jämföra den föreslagna algoritmens prestanda med genetiska algoritmer, differentialutvecklingsalgoritmen och HDE-algoritmen. Numeriska resultat indikerar att den föreslagna HDE-algoritmens hela prestanda överträffar de övriga tre algoritmerna. Ekonomisk leverans (ED) är en viktig optimeringsuppgift i kraftsystemets drift för att fördela produktionen mellan de engagerade enheterna. Dess mål är att minimera den totala produktionskostnaden för enheter, samtidigt som de olika fysiska begränsningarna uppfylls. På grund av kraftgeneratorernas fysiska begränsningar kan en generator ha förbjudit driftzoner mellan minimi- och maximieffektutgångar. Generatorer som verkar i dessa zoner kan uppleva en förstärkning av vibrationerna i sina axellager, vilket bör undvikas vid praktisk tillämpning. Å andra sidan begränsas enheten i de faktiska driftsprocesserna av dess ramphastighetsgräns [1, 2] på grund av att produktionen från produktionen av en enhet inte kan ändras omedelbart. Dessutom innehåller enheterna för verkliga input-output egenskaper högre ordning icke-linjäriteter och diskontinuiteter på grund av ventilpunkten effekt, som har modellerats som en cirkulerande pendlade sinusoidal funktion i [3, 4]. ED-problemet med ovanstående överväganden är vanligtvis ett nonsmooth/non-convex optimeringsproblem [1]. Denna typ av optimeringsproblem är mycket svårt, om inte omöjligt, att lösa med traditionella deterministiska optimeringsalgoritmer. Därför föreslår vi en stokastisk optimeringsmetod. En kort kartläggning av föreslagna algoritmer för ED-problemet i den öppna litteraturen ges enligt följande, men den är långt ifrån fullständig. Den lagrangiska multiplikatormetoden [5], som i allmänhet används i ED-problemet, är inte längre direkt tillämplig. För att lösa ett sådant icke-smooth/non-convex ED-problem upplöste Lee och Breipohi [1] det icke-konvexa beslutsutrymmet i ett antal konvexa delregioner och använde sedan den lagrangiska multiplikatormetoden för att lösa problemet. Detta kan dock kräva en stor beräkningsbörda för att få en optimal lösning när ett system har flera enheter med förbjudna zoner. Fan och McDonald [6] föreslog en algoritm baserad på konventionell l-d iterativ sändning för att få lösningen. Su och Chiou [7] tillämpade Hopfield-nätverksmetoden för att lösa ED med förbjudna driftzoner, men Hopfield-nätverksmetoden kräver tvåfasberäkningar och kan inte beakta effektförlust. Lin m.fl. [8] presenterade integrerade metoder för evolutionär programmering, tabusökning (TS) och kvadratisk programmering (QP) för att lösa icke-konvexa ED-problem. Denna integrerade metod för artificiell intelligens kräver också tvåfasberäkningar. Lin m.fl. [9] utvecklade en förbättrad TS-algoritm för ED med icke-kontinuerliga och icke-smidiga kostnadsfunktioner, men de förbjudna zonerna och systemspinnreserven är avslappnade i detta arbete. Syttohul et al. [10] föreslagna genetiska algoritmer (GAs) för att lösa ED-problemet mot bakgrund av ventilpunktens effekt. Wong och Fung [11] utvecklade en simulerad glödlampabaserad ED-algoritm för att lösa ED med tanke på transmissionsförlusten. Sinha m.fl. [12] använde en evolutionär programmeringsmetod (EP) för att lösa ED-problem. I de två senaste studierna beaktades dock inte de förbjudna zonerna. Gaing [13, 14] föreslog en partikelsvärmoptimeringsmetod (PSO) för att lösa ED-problemen i kraftsystem. Hybrid differentialutveckling (HDE) [15, 16] är en stokastisk optimeringsmetod. Den starkaste av en avkomma tävlar en efter en med motsvarande förälder, som skiljer sig från de andra evolutionära algoritmerna (EAs). Denna konkurrens innebär att föräldern ersätts av sin avkomma om avkommans lämplighet är bättre än förälderns. Å andra sidan bibehålls föräldern i nästa generation, om avkommans lämplighet är sämre än förälderns. Denna konkurrens leder till en snabbare konvergens. Denna snabbare konvergens leder dock också till en högre sannolikhet att uppnå en lokal optimal, eftersom mångfalden av befolkningen sjunker snabbare under lösningsprocessen. För att komma till rätta med denna nackdel agerar migreringsoperatören och den påskyndade operatören som kompensationsaktörer för mångfalden i befolkningen och konvergensegenskaperna i HDE. Migreringsoperatören #
Den föreslagna optimeringsalgoritmen självstudering hybrid differential evolution (självtuning HDE) används för att öka den globala optimala sökningen och använder konceptet 1/5 framgång regel evolutionsstrategier (ESS) i den ursprungliga HDE REF.
Non-smooth/non-convex economic dispatch by a novel hybrid differential evolution algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Iet Generation Transmission & Distribution', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}