基于多目标优化和遗传算法的AGC调节容量分配

"目标可控的AGC调节容量的优化分配 (2013年)" 自动发电控制（Automatic Generation Control，AGC）是电力系统运行中的重要组成部分，它通过自动调整发电机的输出功率，维持电力系统的频率和区域控制误差（ACE）在设定的范围内，确保电网的稳定性。AGC调节容量的优化分配对于提高电力系统的运行效率、经济性和可靠性至关重要。 传统的AGC调节容量分配可能难以兼顾多个目标，如最小化成本、最大化电力系统稳定性以及确保发电机组的运行安全。针对这一问题，2013年提出的论文提出了一种基于多目标最优化技术和遗传算法的方法来解决AGC调节容量的优化分配问题，以实现目标可控性。 在多目标优化数学模型中，引入了控制因子，这允许电网调度人员根据ACE的分区设定不同目标的优先级。这种权重法使得调度人员可以灵活地调整各目标的重要性，从而对AGC调节容量的分配进行更精细化的控制。遗传算法作为一种全局优化工具，被用于求解这个复杂的多目标优化问题，它可以搜索大量可能的解决方案空间，找到一个接近最优的分配策略。 遗传算法的工作原理是模拟生物进化过程，包括选择、交叉和变异等步骤，逐步迭代改进解的质量。在AGC调节容量分配的问题中，遗传算法生成一系列可能的调节容量分配方案，然后通过适应度函数评估这些方案的优劣，最终筛选出满足多目标要求的最佳方案。 通过实际的算例分析，论文证明了所提方法的有效性。这种方法不仅能够实现AGC调节容量的优化分配，还能确保调度人员对目标达成的可控性，从而提高了电力系统的整体运行性能。 这项工作对于电力系统运营具有深远的意义，它提供了一种创新的工具，使调度者能够在满足多种性能指标的同时，更加灵活地调整AGC策略，以应对日益复杂和动态的电力市场环境。同时，这也为未来的AGC研究和实践提供了有价值的参考和理论支持。