随着电力体制改革的不断深化和电力市场的逐步形成，研究冷库与经济分配的结合具有重要的现实意义。
跃在工厂。据最佳输入目标和设备中制冷机组的相关限制，在制冷机组之间进行有功能量分配，并制定合理的能源生产计划制定。文建立了冷藏机组组合和厂内经济分配问题的数学模型，并利用MATLAB编程获得了每个时期冷藏机组的启动和关闭计划。用MATLAB编程在研究期间优化煤炭消耗。值算例表明该算法是可行的。
而，随着电气系统的改革的加速，电气系统的运行和分配中出现了许多新的问题。
入电力市场机制[1]，发展特高压电网[2]和分布式能源[3]，以及实施节能政策和无疑，减少排放量对电气系统的分配提出了更严格的要求。库组合的问题与电力系统的配电功能密切相关，这是冷库短期能源生产计划的主要问题之一。在系统的分配中仍然发挥着重要作用。据当前电力系统的发展，引入合理的运行计划模型将有助于改善电力系统的安全和经济运行，并为构建强大的电网提供良好的基础。文根据工厂冷库的最佳输入目标和相关约束条件选择优化目标，结合优先级方法和智能优化算法，研究组合冷库和有功负荷的分配，制定合理的能源生产计划方案。库单元与有效的经济分配相结合的问题是合理地在冷库单元之间分配由电网提供的总负荷，从而优化整个装置的经济性能。
文件以火力发电厂为研究对象，并消耗尽可能少的燃料来满足负荷要求，也就是说，火力发电厂的经济指标。本文中，将单位时间的最小标准消耗量作为目标函数。公式中：这是冷库的组合状态，0表示关闭，1表示运行。文章假定冷库一天内只有一种启动和停止状态，并且保持不变，在此期间发电制冷库的输出功率是多少，发电机制冷储存单元在该时间段内的连续停止时间以及发电制冷储存单元的消耗特性；设，，和数据常数，或发电机冷藏存储单元在此期间投入使用时的开始消耗。本文中，并且被视为常量数据。束条件是根据确保冷藏单元安全运行的原则，根据冷藏单元可承受的最大和最小负载极限以及冷藏单元的响应能力来确定的。库，正常运行的安全限制以及系统负载要求。传算法是一种智能搜索算法，它是根据生物体的进化规律演化而成的[4]。
过模仿自然界中的进化生物学过程，他获得了该问题的最佳解决方案。先，使用某种编码方法来形成染色体链：随机生成几条染色体链以形成初始种群。据目标函数评估个体在群体中的优势。以找到或接近最佳解决方案的个人是从下一代继承的。续选择，交叉和变异以生成新一代人口，重复此过程，最后收敛于一组最佳个体，冷库安装以获得对该问题的最佳解决方案。美编码方案的设计一直是遗传算法研究的重点。
名按升序对人的目标Obj目标进行分类，冷库安装并返回包含相应FitnV个人适应度值的列向量。据每个人在分类人口中的Pos位置计算其适应度值。择压力在哪里，它是最佳个人选择概率与平均选择概率之间的比率。
处理功率平衡和旋转储备约束时，使用惩罚函数来形成增强函数，该增强函数是相应增强函数的逆函数。格约束用于处理超出约束的各种自主约束，并且它们的自适应值直接设置为零。传操作的第一步是选择：适应度高的个体从下一代遗传的概率很大，而适应性较弱的个体的概率较小。本文中，我们使用select函数选择正确的Chrom个人并将其返回给SelCh群体。交是遗传算法中最重要的遗传操作。以通过杂交获得新一代的个体，并且新个体结合了父母的特征。本文中，xovsp函数用于单点交叉操作，而高级重组函数用于重新排序。变的最后一步是以较低的概率修改单个编码链中的一个或多个位值，然后生成新的个体。程时，使用mut函数完成变异操作，变异概率（Lind是个体的长度）使每个染色体元素的变异概率大约等于0.5。于遗传算法是随机搜索算法，因此很难找到清晰明确的收敛准则。文算法的结尾是通过预先定义某个代数获得的。文采用遗传算法求解冷库机组和主动经济分配问题。过以10台机器的系统为研究对象，并考虑到多个约束条件，确定了24小时冷藏存储单元的最佳耗煤量。例结果表明，该算法有效降低了工厂的总能耗，为制定能源生产调度提供了理论依据。遗传算法不仅具有良好的跟踪性能，而且找到了一种性能较好的可行方案。终结果收敛至79935，与[6]中获得的80766相比有所减少，这表明使用遗传算法解决冷藏单元的问题是合理有效的。
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