基于动态惩罚因子的改进蚱蜢算法求解经济负荷调度和经济排放联合调度问题

作者：李斌^*; ***; 王介生; 郭莎莎

来源：控制与决策, 2022, 37(07): 1819-1826.

DOI：10.13195/j.kzyjc.2022.0079

• 经济负荷调度
• 经济排放联合调度
• 蚱蜢算法
• 动态惩罚策略
• 约束问题
• 电力生产

电力生产装置运行中各种燃料的成本逐步增加,需要最小化成本函数以求解此类复杂经济负荷调度问题.鉴于此,提出一种基于动态惩罚因子的改进蚱蜢算法求解经济负荷调度(economic load dispatch, ELD)问题和经济排放联合调度(combined economic emission dispatch, CEED)问题.为了提高蚱蜢算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)性能,提出一种改进的混合蚱蜢算法(hybrid grasshopper optimization algorithm, HGOA),将重力搜索算子和鸽群搜索算子-地标算子加入GOA中,增强算法的搜索能力,平衡算法的勘探和开发.同时,为了更好地解决ELD和CEED问题中的约束问题,提出6个惩罚函数,包括2个V型函数、反正切函数、反正弦函数、线性函数和二次函数,并使用动态惩罚策略代替传统的固定值惩罚策略.选取3个ELD问题案例和4个CEED问题案例验证所提出方法的有效性,实验结果表明, HGOA相较于其他元启发式算法在求解质量上表现更好,且动态惩罚策略比固定值惩罚策略效果更好.

• 单位
  东北财经大学; 辽宁科技大学