求解经济调度问题的改进粒子群算法.pdfVIP

维普资讯 第34卷 第20期 继 电器 Vo1．34 No．20 24 2006年10月16日 RELAY 0ct．16．2006 求解经济调度问题的改进粒子群算法 刘 涌，侯志俭 ，蒋传文 (上海交通大学电气工程 系，上海200030) 摘要：提出了一种求解电力系统经济调度问题的改进粒子群算法。该算法考虑了机组的爬坡速率、工作死区 等多种约束条件，并计及 了网损。该算法以粒子群算法为基础，提 出了新的修补策略对违反各种约束条件的 粒子进行积极的修正，并与罚函数技术相结合，使粒子尽可能地在可行解区域或尽量接近可行解的区域 内寻 优。由于大大减少了粒子在非可行解区域 内寻优的概率，因而有效地提高了算法的精度和速度。仿真算例的 结果表明，该算法具有速度快、精度高和收敛性好的特点。 关键词：电力系统； 经济调度 ； 粒子群优化算法； 修补策略； 罚函数 中图分类号：TM732 文献标识码：A 文章编号：1003-4897(2006)20-0024-04 论了多种约束条件，但是其算法要求其粒子的初始 0 引言 值必须全部为可行解，这一点影响了算法的实用性。 电力系统经济负荷分配 ED(EconomicDis— 文献[12]则是通过修改粒子群算法，加入变异 、扰 patch)问题是在满足系统供电要求和机组运行技术 动和局部有哪些信誉好的足球投注网站策略，来提高算法的精度。文献 [13] 要求的条件下，确定各机组的负荷分配，以达到总发 用保留可行解的方法处理等式约束，用 自适应罚函 电成本最小的目标。已经有多种方法被应用于该问 数法处理不等式约束，还对不活动的粒子进行了处 题的求解中，其中较传统的方法有A一迭代法、梯度 理以避免算法的 “早熟”现象，但其对约束条件的处 法争 。这些传统方法有个基本假设，就是假定机 理仍然存在问题。本文则在标准粒子群算法的基础 组的成本微增率曲线具有单调递增的特性，而在工 上，针对ED问题的约束条件，提出新的修补策略来 程实际中，这条假设往往是不成立的，如机组存在工 产生粒子，以保证其在可行解区域或尽量接近可行 作死区、成本曲线非凸等。二次规划法 可以较精 解的区域内进行寻优，从而提高算法的精度。仿真 确地计及模型的非线性，但一般要求 目标函数连续 实验的结果表明这种算法简单快速，能够得到较好 可导，且定义于凸可行域，其结果在一定程度上依赖 的优化结果。 于初值的选取。动态规划法 对 目标函数无严格 l 经济调度的数学模型 限制，容易计及约束条件，但存在维数灾的痼疾。近 年来，人工智能算法也被用来求解ED问题，包括神 ED问题是在满足系统运行约束的条件下优化 经网络法 、遗传算法 、模拟退火算法 、进化 系统中发电机组的出力以实现总发电成本最小化。 规划算法 等，取得了较好的结果。 其 目标函数可以描述为： 粒子群算法 PSO(ParticleSwarmOptimization) Ⅳ 是由Kennedy和 Eberhart于 1995年提出的一种新 minF=C(P) (1) =l 的进化计算方法 。它与遗传算法类似，是一种基 要满足的约束条件有： 于迭代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通