统一差分进化算法在功率单元协调控制中的应用

"这篇研究论文探讨了通过统一差分进化算法实现电力单元协调控制的方法。通过对差分进化算法进行适应性改进，解决电力单元协调控制问题。改进主要体现在两个方面：1)采用控制区因子(m)的均匀初始化，2)引入规则变异过程，构建有效的搜索机制，提升基本差分进化算法的性能。论文通过数值案例研究，对比了基本差分进化、遗传算法和粒子群优化算法，验证了提出的统一差分进化(UDE)算法的优越性。实验仿真结果显示，UDE算法在求解效率和精度上优于其他比较算法。" 正文： 电力单元协调控制（Power Unit Coordinated Control, PUCC）是电力系统中的一个重要课题，其目的是确保发电机组之间的工作协同，以维持电网的稳定性和效率。传统的控制策略往往依赖于经验设计或简单的控制逻辑，这可能无法应对复杂多变的电网环境。因此，研究人员一直在寻找更高效、更智能的控制方法。 差分进化（Differential Evolution, DE）是一种全局优化算法，源于进化计算领域，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。它以其简单性和鲁棒性而受到青睐，尤其适用于解决多模态和非线性优化问题。然而，基本的DE算法在处理某些特定问题时可能会遇到收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。 本研究中，作者提出了统一差分进化算法（Uniform Differential Evolution, UDE），对原始DE算法进行了两方面的改进。首先，引入控制区因子(m)的均匀初始化策略，可以更均匀地分布初始种群，避免了种群聚集，从而增强了全局搜索能力。其次，设计了一种规则变异过程，这一改进旨在增强算法的探索能力和收敛速度，避免过早收敛，有助于找到更优解。 为了验证UDE算法的有效性，论文进行了数值案例分析，并将其结果与传统DE、遗传算法（GA）以及粒子群优化算法（PSO）进行了对比。实验结果表明，UDE算法在解决PUCC问题时表现出更高的精度和更快的收敛速度，证明了其在电力单元协调控制中的优越性能。 这项工作不仅提供了一种改进的优化算法，也为电力系统控制提供了新的思路。UDE算法的提出有助于提高电力系统的稳定性和效率，对于未来智能电网的发展具有重要的理论和实践意义。此外，这种方法也可以为其他领域的复杂优化问题提供参考，展示出强大的通用性。