改进量子粒子群算法的电力系统经济调度仿真

风一火电力系统联合优化调度是一个极其复杂的np问题，不易求解。，改进粒子群算法，并将其应用于风一火电力系统联合优化调度，提出了一种改进的惯性权重线性递减的粒子群算法。针对粒子群算法容易局部收敛的缺陷，、首先，本文在惯性权重线性递减（ldw）的基础上，加入常数扰动，使惯性权重大幅增大，以便于跳出局部搜索，进行全局搜索，从而防止局部收敛；其次，为尽可能的避免粒子群算法出现粒子高度聚集在最优粒子的周围的情况，使得粒子趋于相同以致于大大损失粒子群的多样性，一定概率的自适应的改变惯性权重并混入随机个体，以便于更好的保持种群多样性、、最后，在matlab2010agui平台下采用几种不同的粒子群算法进行仿真试验。仿真结果表明，在相同条件下改进的粒子群算法能够寻到更精确的解。

首次将量子粒子群优化算法用于水电系统经济运行研究中。该算法是量子理论与粒子群算法的融合,在粒子编码过程中引入了量子的态矢量表达,并将量子比特的概率幅表示应用于粒子的编码,使得粒子可以表达为多个态的叠加;在粒子更新操作过程中,利用量子逻辑门实现了粒子的演化,具有比常规粒子群算法更好的目标优化性能。仿真结果证实该算法可有效解决水电机组经济运行问题。性能对比显示,该算法求得的解优于常规粒子群算法及其它优化算法所求得的解。

船舶电力系统网络重构本质上是带约束的多目标组合优化问题。针对船舶电网重构问题的特点,建立了船舶电力网络的无向图模型;在此基础上,进一步建立了以负荷恢复量、开关操作次数和发电机效率均衡性为优化目标的船舶电力系统多目标重构模型;提出了一种结合\"背包策略\"和模拟退火算子的改进粒子群算法进行求解。其中\"背包策略\"可以明显提高粒子群算法的搜索起点和加快收敛速度;模拟退火算子能够很好地提高粒子群算法的局部搜索能力和克服粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点。测试算例结果表明,利用所提方法能够获得更好、更完备的船舶电力系统重构方案,算法具有较好的优化性能。

第28卷第19期电网技术vol.28no.19 2004年10月powersystemtechnologyoct.2004 文章编号：1000-3673（2004）19-0014-06中图分类号：tm715文献标识码：a学科代码：470·4054 粒子群优化算法在电力系统中的应用 袁晓辉1，王乘1，张勇传1，袁艳斌2 （1．华中科技大学，湖北省武汉市430074；2．武汉理工大学，湖北省武汉市430071） asurveyonapplicationofparticleswarmoptimization toelectricpowersystems yuanxiao-hui1，wangcheng1，zhangyong-chuan1，yuanya

随着电力系统规模的日益扩大和电力市场改革的实施，保证电力系统安全、经济、稳定、可靠地运行越来越重要。本文对pso算法在电力系统中应用的研究现状进行了较为全面的总结，主要包括在电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、网络状态估计、参数辨识、优化设计等方面的应用研究成果。

为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法(moqpso)。该方法以标准量子粒子群算法(qpso)为基础,引入外部档案集合存储非劣粒子,利用个体支配关系实现档案集合的动态更新维护;依据个体领导能力优劣选择粒子历史最优位置与种群全局最优位置,维持搜索过程中个体进化方向的多样性;采用混沌变异算子对个体进行局部扰动,提升算法的全局收敛性能。乌江流域模拟调度结果表明,所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力,可快速获得兼顾梯级水电系统经济性与可靠性要求的pareto解集,能够为工程人员提供科学的决策依据。

介绍了标准粒子群算法的基本思想,提出了钢框架抗震优化设计的量子粒子群算法,建立了多层钢框架优化设计数学模型,最后通过一个算例验证了该方法的效率和有效性,结果表明该方法科学可行,具有很好的应用前景。

电力系统机组组合问题的改进粒子群优化算法

为优化电力市场竞价,以发电机组实际报价结算购电费用最低为目标函数,提出了基于粒子群算法的电力市场竞价方法。算例仿真计算的结果表明,在满足电力系统多种约束的前提下,能取得较好的收敛结果,进一步验证算法的正确性和有效性。

盾构掘进优化能够提高施工的稳定性,确保施工效率和施工质量,因此,将改进粒子群算法应用于盾构掘进施工优化中.文章分析了盾构掘进施工参数对施工质量的影响,并设计了施工优化的数学模型;研究了改进粒子群算法,提出了惯性权重的调节算法和设计盾构掘进施工优化的算法流程;最后进行了盾构掘进施工优化的仿真分析.结果表明:该算法能够有效地控制盾构掘进施工的沉降量,从而确保了盾构掘进施工质量.

提出了一种基于进化机制的ebg(electromagneticbandgap)结构优化设计方法,该方法结合改进的简化粒子群算法ispso(improvedsimpleparticleswarmoptimization)和电磁仿真软件ie3d,实现ebg结构自动优化设计,使其达到设计指标。算法实现过程中,ebg结构的几何参数通过外部改进的粒子群优化算法来优化设计,结构特性的仿真通过电磁仿真软件ie3d来完成的。利用ispso/ie3d方法优化设计了一个ebg结构,仿真试验表明该ebg结构性能优异,进而也验证了ispso/ie3d自动设计方法对ebg结构设计的有效性。最后将该ebg结构用于微带天线设计中,提高了天线的性能。

济钢的氧气系统一直存在着供需不平衡的问题,导致氧气放散率高,影响经济效益。通过对氧气系统的生产、存储和使用等环节进行综合分析,以氧气放散率最低,经济效益最大为目标函数,建立氧气系统优化调度的模型,并利用改进的粒子群算法求得最优解,取得了良好的效果。

针对火电系统生产过程中的环境污染问题,提出以火电系统节能环保为重点研究对象的多目标优化调度模型,并以改进的粒子群算法进行求解。结合灰色系统理论中有关灰色关联度的概念对粒子群算法多目标求解机制进行改进,对煤耗量、污染气体和烟尘排放等的多目标火电系统优化求解,引入压缩因子改善粒子群算法的性能,增强其全局收敛能力。通过ieee14节点系统算例证明本算法的有效性。

为提高电力系统短期负荷预测的精度,引入一种新型的群智能方法——粒子群优化算法,并将这种智能算法与bp算法相结合,形成了粒子群优化bp算法模型,建立了计及气象因素的短期负荷预测模型.通过具体算例将此模型与单纯的bp模型进行比较,结果表明:该算法具有较高的预测精度,完全能满足实际工程的要求.

在物联网时代利用计算机信息技术与通信技术,基于粒子群算法可实现对电力调度分级管理的技术手段。本文在应用现代微电子技术、通信技术和控制理论的基础上,选取常用测试函数的两种方式利用软件matlab完成测试与验证。通过粒子群算法,按照调度分级管理划分的范围,实现电力系统最优化的信息收集与交换、安全监视和控制、经济运行和维护,力求保障各电力控制功能的自动协调,有效防止了算法陷入局部最优,辅助调度人员正常稳定的指挥电力系统的生产运行。

针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。

粒子群优化算法是通过粒子记忆、追随当前最优粒子,并不断更新自己的位置和速度来寻找问题的最优解。为了克服标准粒子群算法存在着早熟收敛、难以处理问题约束条件等缺点,本研究对递减惯性权值进行了改进,将其表示为粒子群进化速度与群体平均适应度方差的函数;给出了适合pso算法的约束处理机制,提出了一种改进自适应粒子群算法,并将其应用于水库优化调度中。实例计算并与经典方法相比,表明该方法原理简单、易编程实现,能以较快的速度收敛于全局最优解。

在无功优化、分布式电源(dg)有功优化和网络重构协同的条件下,以有功网损最小为目标函数、多种电气限制和网络拓扑结构为约束条件建立了配电网综合运行优化模型;针对基本粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出一种改进的粒子群(ipso)算法,并将其用于求解配电网综合运行优化模型.结果表明,所建配电网综合运行优化模型能够同时优化补偿电容器投切容量、有载调压变压器变比、dg出力和网络开关状态,从而获得配电网的最佳运行状态.同时,通过ieee33节点配电网算例的仿真结果验证了配电网综合运行优化模型的有效性和ipso算法的高效性.

提出了一种利用改进粒子群算法来解决变电站选址定容的问题,在改进的方法中,通过对基本粒子群算法的惯性权值的研究和测试,将其由一个定值变为一个随着迭代次数而变化的量,有效的解决了粒子群算法在局部收敛上的问题;在模型上,将一些在选址定容中不可量化的因素引用到模型中,使量化因素和非量化因素紧密结合,共同作用于选址过程,使其科学合理;并通过实例规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性。

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度研究——针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题，提出一种基于模拟退火机制的改进粒子群优化算法，并将其引入水库调度领域，设计了基于该算法的水电站水库优化调度问题的求解方法。计算实例表明，该方法采用并行搜...

针对分布式能源接入配电网的经济调度问题,本文在考虑光伏、风能、燃气轮机及蓄电池等分布式能源接入配电网的基础上,建立以配电网总成本最小为目标函数的主动配电网的经济优化调度模型,并将粒子群算法用于该调度问题的求解,最后通过算例仿真验证调度的优化性,大大提高了电网经济效益.

电梯混合能源控制优化是对电梯、太阳能、蓄电池、超级电容等设备间的能量交换进行控制优化。根据电梯系统的特点，在满足电梯所需能量的前提下，以电网所需的耗电量最小为优化指标，建立电梯的混合能源优化目标函数。其中目标优化函数中的变量如0－1等非连续的开关变量，其混合能源管理优化过程是非线性变参数优化问题，难以用普通的解析方法进行计算。采用混沌粒子群算法的智能求解策略，通过对某电梯的仿真，验证了模型和算法的有效性。