KCI등재
SCOPUS
Hybridizing gaining–sharing knowledge and differential evolution for large-scale power system economic dispatch problems
저자
Liu Qinghua (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ; Xiong Guojiang (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ; Fu Xiaofan (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ; Mohamed Ali Wagdy (Operations Research Department, Faculty of Graduate Studies for Statistical Research, Cairo University, Giza 12613, EgyptDepartment of Mathematics and Actuarial Science, School of Sciences) ; Zhang Jing (Guizhou Key Laboratory of Intelligent Technology in Power System, College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China) ; Al-Betar Mohammed Azmi (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), College of Engineering and Information Technology, Ajman University, Ajman 346, UAE) ; Chen Hao (Fujian Provincial Key Laboratory of Intelligent Identification and Control of Complex Dynamic System, Quanzhou 362216, China) ; Chen Jun (Fujian Provincial Key Laboratory of Intelligent Identification and Control of Complex Dynamic System, Quanzhou 362216, China) ; Xu Sheng (Guizhou Electric Power Grid Dispatching and Control Center, Guiyang 550002, China)
발행기관
학술지명
Journal of computational design and engineering(Journal of Computational Design and Engineering)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
615-631(17쪽)
DOI식별코드
제공처
Economic dispatch (ED) of thermal power units is significant for optimal generation operation efficiency of power systems. It is a typical nonconvex and nonlinear optimization problem with many local extrema when considering the valve-point effects, especially for large-scale systems. Considering that differential evolution (DE) is efficient in locating global optimal region, while gain-sharing knowledge-based algorithm (GSK) is effective in refining local solutions, this study presents a new hybrid method, namely GSK-DE, to integrate the advantages of both algorithms for solving large-scale ED problems. We design a dual-population evolution framework in which the population is randomly divided into two equal subpopulations in each iteration. One subpopulation performs GSK, while the other executes DE. Then, the updated individuals of these two subpopulations are combined to generate a new population. In such a manner, the exploration and the exploitation are harmonized well to improve the searching efficiency. The proposed GSK-DE is applied to six ED cases, including 15, 38, 40, 110, 120, and 330 units. Simulation results demonstrate that GSK-DE gives full play to the superiorities of GSK and DE effectively. It possesses a quicker global convergence rate to obtain higher quality dispatch schemes with greater robustness. Moreover, the effect of population size is also examined.
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