発電機の起動停止計画のためのTSとEPSOを用いた新しい開発手法

摘要

本稿では、電力系統の発電機の起動停止計画に対しTabu Search（以下、TSと略記）とEvolutionally Particle Swarm Optimization（以T，EPSOと略記）をそれぞれ改良したハイブリッド手法を提案する。発電機の起動停止計画は、ある考察期間で様々な制約を満足し，系統に配置された発電機群の運用コストを最小化する起動·停止状態及び出力を決定する運用計画である。また発電機起動停止計画は、発電機のオンオフを表す離散変数である起動停止状態と連続変数である発電機出力を同時に最適化する。そのため本間題は複数の局所解を持つ非線形混合整数計画問題として定式化される。しかしながら，問題の規模が大きくなるにつれ，他の多くの組合せ最適化問題と同様に非常に膨大な計算時間を要する。そこで本稿では燃料コスト関数の形や制約の種類に依存せず、高速に高精度な大域的最適解の高精度近似解を得ることができるメタヒューリスティクスに着目する。