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一种适用于机组组合优化的改进整数编码粒子群算法作者：吴和海熊高峰袁晋蓉秦跃杰来源：《现代电子技术》2017年第11期摘要：针对机组组合这一高维、非线性混合整数规划问题，提出一种结合修补策略的整数编码粒子群（ICPSO）算法。
用正负整数分别表示机组开停机的时间长度，有效减少待优化变量个数。
基于机组组合问题的特点，采用修补策略处理不满足约束条件的个体，使算法只在可行解区域内搜索，有效提高收敛速度，通过切除冗余机组，提高解的质量。
仿真算例表明，相比整型编码遗传（r⁃ICGA）算法、改进粒子群（IPSO）算法、社会演化（SEP）算法，提出的ICPSO算法能够更有效地处理大规模机组组合优化问题，执行时间较短、求解精度更高。
关键词：机组组合；粒子群算法；整数编码；修补策略中图分类号： TN919⁃34； TP18 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2017）11⁃0167⁃05An modified integer⁃coded particle swarm optimization algorithmfor unit commitment optimizationWU Hehai， XIONG Gaofeng， YUAN Jinrong， QIN Yuejie（College of Electrical and Information Engineering， Hunan University， Changsha 410082，China）Abstract： Aiming at the high dimension and nonlinear mixed integer programming problems of unit commitment， an integer?coded particle swarm optimization （ICPSO） algorithm combined with repairing scheme is proposed. The positive and negative integers are used to represent the time length of unit startup and shutdown to reduce the quantity of variables under optimization effectively. On the basis of the characteristic of unit commitment， the repairing scheme is adopted to handle the individuals which can′t conform to the constraint conditions， so as to make it only search in the feasible solution region， and improve the convergence rate. The redundancy unit is cut out to improve the quality of solution. The simulation example results show that， in comparison withr⁃ICGA， IPSO algorithm and SEP algorithm， the ICPSO algorithm can handle the combinatorial optimization of large⁃scale units effectively， has shorter execution time and higher solving accuracy.Keywords： unit commitment； particle swarm optimization； integer coding； repairing scheme0 引言机组组合优化是电力系统经济调度中一个非常重要的问题，它的高维数、非凸、离散、非线性，使得理论上很难求取其最优解。
电力系统机组组合问题的研究1. 本文概述电力系统机组组合问题是电力系统运行和规划中的一个重要议题。
在这篇文章中，我们将深入探讨如何通过优化算法和决策支持系统来提高电力系统的经济性、可靠性和可持续性。
本文首先介绍了电力系统机组组合问题的研究背景和意义，阐述了在当前能源转型和电力市场改革的大背景下，如何通过科学合理的机组组合来实现电力系统的高效运行。
接着，文章将回顾相关领域的研究进展，包括传统的优化方法和近年来兴起的智能优化算法，以及它们在电力系统机组组合问题中的应用情况。
本文还将讨论电力系统机组组合问题面临的挑战和未来的研究方向，特别是在考虑环境保护和可再生能源融入的情况下，如何实现电力系统的绿色、低碳转型。
文章将介绍本文的研究方法和主要内容安排，为读者提供一个清晰的研究框架和阅读指南。
通过本文的研究，我们期望能够为电力系统的运行和规划提供有价值的参考和指导，为实现能源的可持续发展贡献力量。
2. 电力系统机组组合问题的理论基础电力系统机组组合问题（Unit Commitment Problem, UCP）是电力系统运行中的一个核心优化问题，旨在确定在未来某个时间段内，哪些发电机组应该开启或关闭，以及它们的出力水平应该是多少，从而满足预期的电力需求，同时优化运行成本和其他相关指标。
UCP是一个复杂的组合优化问题，涉及到大量的决策变量和约束条件，其理论基础涉及多个学科领域的知识。
UCP的理论基础包括电力系统的基本运行原理。
电力系统由多个发电机组、输电网和配电网组成，这些组成部分之间的相互作用和相互影响构成了电力系统运行的基础。
发电机组的出力、电网的传输容量以及负荷的变化等因素都会影响到电力系统的稳定运行。
在解决UCP时，必须充分考虑这些因素，确保电力系统的安全、稳定和经济运行。
UCP的理论基础还包括优化理论和算法。
由于UCP是一个复杂的组合优化问题，传统的数学方法往往难以直接求解。
需要借助优化理论和算法来寻找问题的最优解。
基于粒子群算法的组合优化问题求解研究组合优化问题是一类常见的优化问题，它涉及的决策变量是离散的，一般用组合进行描述。
在组合优化问题中，最常见的目标是寻找一组值使得某个目标函数取得最优值。
组合优化问题广泛应用于计算机科学、运筹学、数学等领域。
在实际应用中需要求解的组合优化问题往往是复杂的，传统的求解方法已经无法满足求解需求。
因此，需要寻找一种更有效的求解方法。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
粒子群算法以粒子的运动状态模拟优化过程，通过优化群体的位置来满足最优解的搜索。
粒子群算法的思想源于小鸟群体行为的观察，小鸟群体行为表现出智能的组织和协作。
与其它优化算法不同的是，粒子群算法采用的是群体智能的方法，通过模拟粒子之间的交互来实现搜索优化。
在组合优化问题的求解中，粒子群算法具有显著的优势，可以很好的克服传统算法在解决组合优化问题上存在的复杂度高、收敛速度慢等问题。
在使用粒子群算法求解组合优化问题时，需要对问题进行适当地描述和抽象。
首先，需要确定优化问题的目标函数和约束条件。
其次，将决策变量进行编码，保证其在求解过程中能够满足最优解的搜索要求。
最后，确定问题的搜索空间和搜索策略，将搜索过程划分为多个阶段，再进行适当的参数调整，以保证算法的稳定性和优化性能。
对于一些具有复杂约束条件的组合优化问题，需要提出特殊的求解策略。
例如，在某个约束条件不成立的情况下，需要对优化问题进行重新编码、搜索等操作，以解决由于约束条件的限制而导致的优化问题无法求解的情况。
此外，在算法实现时还需要注意一些与具体组合优化问题相关的细节问题，如如何确定个体的适应性、如何控制群体的规模等。
总之，基于粒子群算法的组合优化问题求解研究在计算机科学、运筹学、数学等领域中具有很高的价值和应用前景。
在未来的研究中，还需进一步深入研究算法优化性能、适应性和可扩展性等问题，为组合优化问题的求解提供更多有效的解决方案。
基于粒子群优化算法的机组组合问题的研究一、本文概述随着电力市场的不断发展，机组组合问题在电力系统中扮演着越来越重要的角色。
机组组合问题主要涉及到在满足系统负荷需求和运行约束条件的前提下，如何合理安排机组的启停计划和出力分配，以达到系统运行的经济性、安全性和可靠性。
传统的机组组合问题求解方法往往难以处理大规模、高维度的复杂问题，因此，研究新型的优化算法对于提高机组组合问题的求解效率和质量具有重要意义。
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的社会行为，利用群体中个体之间的信息共享和协作来寻找问题的最优解。
PSO 算法具有简单易实现、全局搜索能力强、收敛速度快等优点，因此在许多领域得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于粒子群优化算法的机组组合问题求解方法。
介绍机组组合问题的基本模型和求解难点；详细阐述粒子群优化算法的基本原理和流程；然后，将粒子群优化算法应用于机组组合问题的求解过程中，并通过实验验证算法的有效性和优越性；对算法进行改进和优化，以提高其在机组组合问题中的求解性能。
本文的研究成果对于提高电力系统的运行效率和稳定性具有一定的理论价值和实际应用价值。
二、机组组合问题建模机组组合问题（Unit Commitment Problem, UCP）是电力系统运行中的一个重要问题，它涉及在满足系统负荷需求和系统运行约束的前提下，确定各发电机组在给定时间段的开停状态以及出力分配，以最小化系统的运行成本。
UCP是一个复杂的混合整数非线性规划问题，具有NP难问题的特性。
因此，寻找有效的求解算法对于解决UCP具有重要意义。
在建模机组组合问题时，我们首先需要考虑系统的负荷需求。
负荷需求是随时间变化的，因此我们需要预测未来一段时间的负荷曲线。
然后，我们将负荷曲线离散化，将连续的时间划分为若干个时间段，每个时间段内的负荷需求是恒定的。
