一种改进遗传算法在超临界电厂动态负荷优化分配中的应用研究

摘要

考虑到超临界电厂机组实际运行情况及实际约束条件,建立了机组多时段动态负荷优化分配的数学模型.在传统遗传算法(SGA)的基础上对其进行改进,首次提出了基于实数编码、双倍初始种群生成法、变参数法和压缩空间法的加速遗传算法(AGA).实例仿真分析说明,AGA能稳定地收敛到全局最优解,时间短,效率高,较SGA性能有了显著的提高,在一定程度上能够满足动态负荷优化分配对算法运算速度的要求.