基于改进遗传算法的风电场优化调度

资 源 简 介

基于改进遗传算法的风电场优化调度

详 情 说 明

改进遗传算法在风电场优化调度中的应用

风电场优化调度是提升风力发电效率和经济效益的关键技术。传统的调度方法往往难以应对风速不确定性和多目标优化等复杂问题，而改进遗传算法为解决这些挑战提供了新思路。

核心思路 遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作寻找最优解。在风电场调度中，改进方向包括：1）自适应调整交叉和变异概率，避免早熟收敛；2）引入精英保留策略，确保优秀个体不被淘汰；3）结合其他优化算法（如粒子群算法）进行混合优化，提升搜索效率。

实现优势 相比标准遗传算法，改进版本能更好地处理风电场调度中的非线性约束条件，如机组启停限制、爬坡率限制等。同时，算法通过动态调整种群多样性，有效平衡全局搜索和局部开发能力，最终实现发电成本最小化或发电量最大化等目标。

应用价值 该技术可帮助风电场运营商在风速波动的情况下，合理安排机组出力计划，减少弃风现象，提高电网稳定性。2017年的研究表明，改进遗传算法能将调度方案的优化效率提升20%以上，尤其适合大规模风电场的协同优化问题。