经济调度问题的自适应差分进化

资 源 简 介

经济调度问题的自适应差分进化

详 情 说 明

自适应差分进化算法是求解经济调度问题的智能优化方法。经济调度作为电力系统运行的重要环节，需要在满足各种约束条件下，寻找发电机组最优出力方案以最小化总发电成本。

传统差分进化算法存在控制参数固定的局限性，而改进后的自适应版本通过动态调整变异因子和交叉概率，显著提升了算法性能。这种自适应机制使算法能够在搜索过程中根据种群状态自动平衡全局探索和局部开发能力。

算法核心是引入了基于成功历史记录的自适应策略，通过分析前代个体的优化效果来指导参数调整。当优化效果良好时，保留当前参数设置；当陷入停滞时，则自动调整参数组合以跳出局部最优。这种动态适应特性特别适合处理经济调度这类复杂非线性优化问题。

该算法有效解决了经济调度中的多约束处理难题，包括功率平衡约束、机组出力限制等，在保证解的质量同时提高了收敛速度。相比传统方法，自适应差分进化展现出更好的鲁棒性和优化性能，为电力系统经济调度提供了更优的解决方案。