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通过混合0-1非线性规划的遗传算法进行热电厂联合运行规划。 (英语) Zbl 1348.90265号

摘要:本文涉及区域能源应用中热电联产厂的短期(最长24小时)运营规划。在这种应用中,由于天气条件、时间因素和用户需求的变化,热量和电力需求每小时都会波动。电厂能效在很大程度上取决于环境温度和运行负荷,因为设备效率是这些参数的非线性函数。在运营规划策略中,很少考虑非线性设备特性,导致工厂以低于标准的效率运行。为了以尽可能高的效率运行工厂,需要制定考虑非线性设备特性的调度策略。对于这种策略,提出了一种混合0-1非线性规划公式。该问题是非凸的,因此全局最优性条件未知。传统技术(如分枝定界法)可能不会产生整数可行解,可能会切断全局最优解,并且随着规划范围大小的线性增加,CPU时间呈指数增长。作为替代方案,提出了一种通过遗传算法求解的方法,其中遗传搜索仅应用于0-1个变量,梯度搜索应用于连续变量。该方法是最初由M.Sakawa先生等[Eur.J.Oper.Res.137,No.3,677–687(2002;Zbl 1030.90072号)]. 数值实验表明,与分枝定界法相比,所提出的遗传算法在寻找整数可行解方面更加一致,能够找到最优间隙较小的解,并且具有合理的CPU时间。从应用角度来看,所提出的调度策略使工厂能效提高了5-11%。

MSC公司:

90B35型 运筹学中的确定性调度理论
90立方厘米11 混合整数编程
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
65千5 数值数学规划方法
90 C90 数学规划的应用
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全文: 内政部

参考文献:

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