基于二进制的遗传算法的考虑排放目标和输电损耗的经济调度研究（Python代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-17 20:00:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-17 20:00:19 发布 · 826 阅读

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#python #numpy #开发语言

本文介绍了如何使用遗传算法优化电力系统的经济调度，通过二进制编码表示调度方案，设计适应度函数结合排放目标和输电损耗。文章详细探讨了算法操作和如何平衡两者关系，以及如何与其他优化算法结合以提升效果。附带了Python代码示例和数据解析。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Python代码、数据、文档讲解

💥1 概述

遗传算法是一种通过模拟自然选择和遗传机制来优化问题的算法。在考虑排放目标和输电损耗的经济调度研究中，可以使用二进制编码来表示调度方案，其中每个基因位代表一个决策变量，例如发电机的输出功率、输电线路的开关状态等。

首先，需要定义适应度函数来评估每个调度方案的质量。适应度函数可以综合考虑排放目标和输电损耗两个方面，例如将排放目标的超额排放量和输电损耗的成本加权求和作为适应度值。然后，利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作来不断优化调度方案，直到达到满足排放目标和输电损耗的经济调度方案。

在遗传算法的实现过程中，需要考虑到排放目标和输电损耗之间的相互影响。例如，减少输电损耗可能需要调整发电机的输出功率分配，从而影响排放目标的实现。因此，需要设计合适的遗传算法操作来平衡这两个目标之间的关系，例如引入约束条件或者多目标优化方法来处理这种复杂性。

此外，还可以考虑引入模拟退火算法、粒子群算法等其他优化算法来辅助遗传算法，以提高调度方案的优化效果。通过综合利用不同算法的优势，可以更好地解决考虑排放目标和输电损耗的经济调度问题。详细文档见第4部分。

📚2 运行结果

其他情况,如只考虑运行成本

修改上面的部分代码即可，只需修改main1函数中的目标函数即可。

画图程序,再修改图文标题即可。

结果图

部分代码：

#~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~画图~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~··
plt.plot(np.array(Pload) + np.array(PLloss), color='r', marker='d', linestyle='--', linewidth=2, alpha=0.8,
         label='负荷+输电损耗')
plt.plot(GPD1, color='g', marker='*', linestyle='-', linewidth=2, alpha=0.8, label='机组1出力')
plt.plot(GPD2, color='sandybrown', marker='d', linestyle='-.', linewidth=2, alpha=0.8, label='机组2出力')
plt.plot(GPD3, color='turquoise', marker='x', linestyle='--', linewidth=2, alpha=0.8, label='机组3出力')
plt.xlabel('t/h')
plt.ylabel('P/MW')
plt.title('考虑运行成本和排放的情况，'+'\n'
          '发电成本%d,SO2排放量%d，NOx排放量%d,CO2排放量%d'%(np.sum(TCCOST),np.sum(SO2),np.sum(NOx),np.sum(CO2)))
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(PLloss, label='输电损耗')
plt.xlabel('t/h')
plt.ylabel('P/MW')
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(MAXERROR, label='误差')
plt.xlabel('t/h')
plt.ylabel('误差')
plt.legend()
plt.show()