粒子群算法在机组组合中的应用综述 summary of application of particle swarm optimization to unit commitment.pdfVIP

第32卷第6期 四川电力技术 V01．32。No．6 SichuanElectricPower 2009年12月 Technology Dee．。2009 粒子群算法在机组组合中的应用综述 赵辛欣1，陈维荣1，叶震2 (1．西南交通大学电气工程学院，四川成都610031，2．龚嘴水力发电总厂，四川乐山614900) 摘要：在深入探讨电力系统机组组合问题的数学模型和粒子群算法的基础上，加以分类总结，从粒子群算法和粒子 群与其他算法结合两个方面，详细评述了粒子群算法在电力系统机组组合问题中的应用，并重点介绍了各种方法对 约束的处理。 关键词：负荷分配；机组组合；电力系统；粒子群算法；优化 onthe ofunitcommitmentin witIIthemathematicalmodelsandthe Abstract：Based in—depthstudy problempowersystem swaHll classificationandthe ale mainresearchof PSOto particle summary optimization(PSO)，the presented．The applying from unitcommitmentisoveralldescribedindetail two ofPSOandthe ofPSOcombined aspects：the application application Witll arethe to other thefocuses dealwiththeconstraints． algorithm．and ways words：load swarnl Key dispatch；unitcommitment；powersystem；particleoptimization；optimization 中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—6954(2009)06—0001—03 统备用要求以及机组运行技术条件约束的情况下，确 0引言 定未来一定期间内各机组的开、停机时间并在机组间 进行负荷分配，以使系统在未来计划周期(通常是24 电力系统机组组合问题是一个大规模混合整数 h)内的总费用最小。其目标函数可表达为 非线性优化问题，从20世纪40年代初人们就开始对 r_iv 这一问题的求解进行研究，目前用于求解机组组合的 式中，F为发电--I总成本；P为系统调tT 度期间的时段数； 算法主要有：优先次序法、混合整数规划、动态规划、 Ⅳ为系统内的机组数；tt。为机组i在时段t的状态，lg。 拉格朗日松弛法、模拟退火算法、禁忌有哪些信誉好的足球投注网站、系统进化 =1表示开机，11,。=0表示停机；以为机组i在时段t 法、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等¨I。另外， 的有功出力；E(p。)为机组i在时段t