粒子群優(yōu)化算法在系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中應(yīng)用

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1、粒子群優(yōu)化算法在系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中應(yīng)用摘要：經(jīng)濟調(diào)度作為現(xiàn)代電力系統(tǒng)運行中的重要問題，已經(jīng)受到社會的普遍關(guān)注和研究。實際運行中由于存在閥點效應(yīng)，使經(jīng)濟調(diào)度成為多維非凸非線性優(yōu)化的問題，對模型的求解提出了新的要求。本文建立了含閥點效應(yīng)的經(jīng)濟調(diào)度模型，并采用了標準的PSO算法對模型進行求解。關(guān)鍵詞：粒子群算法調(diào)度0引言在滿足負荷需求的前提下，雖然經(jīng)濟調(diào)度的核心問題降低了運行費用，但是受到各種因素的影響和制約，在大型系統(tǒng)中，經(jīng)濟調(diào)度在一定程度上逐漸成為非線性約束問題。受機組本身或相關(guān)設(shè)備的影響和制約，在機組普遍存在禁止運行區(qū)，進而使得發(fā)電機的出力在一定程度上存在不連續(xù)。并且，在線機

2、組的出力受到前一時段機組出力的限制，即爬坡限制。受這些限制的影響和制約，進而在一定程度上使得經(jīng)濟調(diào)度逐漸成為復(fù)雜的非凸優(yōu)化問題。本文利用標準的PSO算法，對IEEE六機九節(jié)點算例進行簡單的編程分析。1經(jīng)濟調(diào)度模型1.1目標函數(shù)在傳統(tǒng)的調(diào)度模型中，在最低發(fā)電成本方面，通過一個二次方程表示每臺發(fā)電機的發(fā)電成本。在本文中，此方程被描述為：minF=minHFHPH(1)式中：F為系統(tǒng)總發(fā)電成本；NG為系統(tǒng)內(nèi)發(fā)電機總臺數(shù);P■為第i臺電機有功功率；F(PG?)為第i臺發(fā)電機耗量特性。用二次函數(shù)近似表示為：Fi(PGi)=ai+biPGi+ciPBB(2)在考慮到閥點效應(yīng)后，應(yīng)作出

3、適當(dāng)修正。式中：a,b,c為發(fā)電機的費用系數(shù)，PGi,min為第i臺發(fā)電機的有功出力下限。1.2約束條件發(fā)電機在運行過程中，其出力控制在行的上下限：PGiminWPGiWPGimax,i=l,2……,NG(3)式中，PGi、PGimin、PGimax分別為發(fā)電機有功出力及其上、下限。2粒子群算法粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一種演化計算技術(shù)，該算法是在1995年由J.Kennedy和R.C.Eberhart等共同研究開發(fā)的，通過對動物的社會行為進行觀察，在群體中發(fā)現(xiàn)對信息的社會共享，進而在一定程度上奠定了演化的優(yōu)勢，在算法的開發(fā)

4、過程中，需要以此為基礎(chǔ)。算法的基本原理將標準PSO算法描述為：假設(shè)搜索空間為d維，種群中有Np個粒子，那么群體中的粒子i在第t代的位置表示為一個d維向量xti=(xt訂,xti2,…，xtid)o粒子的速度定義為位置的改變，用向量vti=(vtil,vti2,???,vtid)表示。粒子i的速度和位置更新通過公式(4)和(5)可以得到。vij(t+1)=w?vij(t)+cl?randlij?(pbesti(t)-xij(t))+c2?rand2ij?(gbestj(t)-xij(t))(4)xij(t+1)=xij(t)+vij(t)(5)其中，t為粒子更新迭代次數(shù)。在

5、第t代，粒子i在d維空間中，將其所經(jīng)歷的“最好”位置記作pti=(pt訂，pti2,…，ptid)；在粒子群中，將"最好"的粒子位置記作pt薩(ptgl,ptg2,…，ptgd)；w為慣性系數(shù);cl和c2通常為加速系數(shù)；在區(qū)間［0,1］內(nèi)，rl和r2服從均勻分布的兩個獨立隨機數(shù)。標準PSO的基本流程圖如右：3算例分析本文采用IEEE六機九節(jié)點數(shù)據(jù)，利用基本的粒子群算法對電力系統(tǒng)的經(jīng)濟調(diào)度進行matlab編程，得到的收斂曲線如下圖所示，所采用的數(shù)據(jù)如下：參考文獻：［1］戴斌?基于混沌粒子群算法和連續(xù)潮流法的靜態(tài)電壓穩(wěn)定分析［J］.中小企業(yè)管理與科技(上旬刊)，2012(02

6、).［2］李博?粒子群算法及其在桁架結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用研究［J］.價值工程，2013(01).福建電腦，2010(05).⑷張利彪.基于粒子群優(yōu)化算法的研究[d].吉林大學(xué)2004.