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结合混沌运动的遍历性和遗传算法的群体搜索性,提出一种基于混沌变尺度梯度下降的混合遗传算法,应用于电厂负荷优化调度。算法采用梯度下降法对遗传变异获得的优良个体进行局部搜索,引导种群的进化。结合混沌优化策略产生自适应步长,在搜索初期加快寻优速度,随着搜索逐渐接近最优点,混沌产生的小步长实现在最优解所在的小范围内进行精确搜索。对电站负荷优化调度的应用发现,相比传统的遗传算法和值长分配法,该混合遗传算法对机组负荷调度优化具有更高的效率。通过该混合遗传算法进行机组负荷分配寻优后,全厂发电煤耗率相比于实际的值长制降低了0. 29～1. 07 gP(kW·h) ,为电厂带来可观的经济效益。
关键词:火电站机组负荷
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