[發明專利]基于改進型粒子群算法的電力系統經濟負荷分配方法

在審

• 申請號: 201610078063.8
• 申請日: 2016-02-03
• 公開（公告）號: CN105552905A
• 公開（公告）日: 2016-05-04
• 發明（設計）人: 吳辰斌;李海明;劉棟;吳正陽;武蕾
• 申請（專利權）人: 上海電力學院
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 上海申匯專利代理有限公司 31001
• 代理人: 吳寶根

1.一種基于改進型粒子群算法的電力系統經濟負荷分配方法，其特征在于，具 體步驟如下：

1)為電力系統建立一個粒子群，該粒子群以電力系統中的負荷作為粒子，并以 電力系統中的負荷分配點作為粒子位置,以系統發電總費用作為目標函數；

2)為粒子群設定最大迭代次數、初始粒子數目、最大粒子數目、當前粒子數目、 維度和解空間范圍；

3)將當前迭代次數設定為1；

4)采用粒子群算法對粒子群的粒子位置進行更新；

5)判斷當前迭代次數，如果當前迭代次數等于最大迭代次數，則將全局最優粒 子的位置作為最優負荷分配點，反之則將當前迭代次數加1，并將粒子群中的當前 粒子位置作為粒子的初始位置，再返回步驟4。

2.根據權利要求1所述的基于改進型粒子群算法的電力系統經濟負荷分配方 法，其特征在于：步驟4中采用粒子群算法對粒子群的粒子位置進行更新的步驟如 下：

4.1)采用搜索范圍共享策略、解共享策略更新粒子群中的粒子的位置和速度， 如果粒子群算式中的隨機數大于激活概率，則采用搜索范圍共享策略，反之則采用 解共享策略，激活概率的計算公式為：

Pr(s)=0.03+0.07*siteration]]>

其中，Pr(s)為激活概率，s為當前迭代次數，iteration為最大迭代次數；

4.2)計算粒子群中所有粒子的適應度值，并更新粒子群中的粒子的個體最優解 的適應度值和全局最優解的適應度值；

4.3)對粒子群中粒子的數目進行更新；

如果粒子群中的粒子的全局最優解的適應度值在連續兩次迭代中均得到了更 新，則表明粒子群中的粒子的數目已經足夠，則從粒子群中去除一個適應度值最差 的粒子；

如果粒子群中的粒子的全局最優解的適應度值在連續兩次迭代中均未更新，且 粒子群中的現有粒子數目小于所設定的最大粒子數目，則直接在粒子群中新增一個 粒子；

如果粒子群中的粒子的全局最優解的適應度值在連續兩次迭代中均未更新，且 粒子群中的現有粒子數目等于所設定的最大粒子數目，則先從粒子群中去除一個適 應度值最差的粒子，再在粒子群中增加一個粒子；

在粒子群中新增的粒子的位置為：

xadd=Pbest(a1)+Pbest(a2)2]]>

其中，x為新增粒子的位置，a₁、a₂為從現有群體中隨機抽取的兩個粒子的序 號，Pbest(a₁)為序號為a₁的粒子的個體最優解，Pbest(a₂)為序號為a₂的粒子的個體 最優解。

3.根據權利要求1所述的基于改進型粒子群算法的電力系統經濟負荷分配方 法，其特征在于：步驟4.1)中，解共享策略的計算公式如下：

vi,j(s+1)=ωvi,j(s)+c1r1i(s)[Pbesti,j(s)-xi,j(s)]+c2r2i(s)[Gbestj(s)-xi,j(s)],rand>Psiωvi,j(s)+c1r1i(s)[Pbesti,j(s)-xi,j(s)]+c2r2i(s)[Pbesta,j(s)-xi,j(s)],rand<Psi]]>

其中，v為粒子的速度，i為粒子的序號，j為粒子的維度，s為當前迭代次數， ω為慣性權重，c為學習因子，r為0到1之間的隨機數，Pbest為所有粒子的個體 最優解，Gbest為當前迭代次數下的全局最優粒子的位置，x為粒子的位置，a為粒 子群中隨機抽取的一個粒子的序號，rand為0到1之間的隨機數；

Ps_i的計算公式為：

Psi=0.5*(D-1)*exp(i-1s-1)-12D]]>

其中，D為粒子的維度。