[發(fā)明專利]基于改進型粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610078063.8 | 申請日: | 2016-02-03 |
| 公開(公告)號: | CN105552905A | 公開(公告)日: | 2016-05-04 |
| 發(fā)明(設計)人: | 吳辰斌;李海明;劉棟;吳正陽;武蕾 | 申請(專利權(quán))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 |
| 地址: | 200090 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 改進型 粒子 算法 電力系統(tǒng) 經(jīng)濟 負荷 分配 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)技術(shù),特別是涉及一種基于改進型粒子群算法的電力系統(tǒng) 經(jīng)濟負荷分配方法的技術(shù)。
背景技術(shù)
電力系統(tǒng)的經(jīng)濟負荷分配(economicloaddispatch,ELD)是電力系統(tǒng)負荷規(guī) 劃和運行調(diào)度中的典型優(yōu)化問題之一,解決好此類優(yōu)化問題可有效提高電力系統(tǒng)運 行的經(jīng)濟性以及可靠性。
通過對電力系統(tǒng)進行相關(guān)針對性的研究發(fā)現(xiàn):由于發(fā)電機組閥點效應的影響, 機組輸出特性曲線往往呈現(xiàn)出非線性、非凸、不可導的特點;由于存在配電網(wǎng)輸送 能力限制和系統(tǒng)穩(wěn)定性要求等電力系統(tǒng)運行條件的約束,故對應的問題函數(shù)呈現(xiàn)出 不可微不可導的特點;另外考慮到配網(wǎng)系統(tǒng)中機組數(shù)量較多,故對應的發(fā)電機組輸 入輸出特性具有維數(shù)較高并且大量存在局部極值的特點。因此在對維數(shù)和精度的高 要求下,經(jīng)典的分配優(yōu)化算法對電力系統(tǒng)的經(jīng)濟負荷分配優(yōu)化效果較差,無法解決 ELD優(yōu)化問題,對電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配性能提升有限。
發(fā)明內(nèi)容
針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷,本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能對 電力系統(tǒng)的經(jīng)濟負荷分配進行優(yōu)化,且優(yōu)化效果好,能提升電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配 性能的基于改進型粒子群算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配方法。
為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明所提供的一種基于改進型粒子群算法的電力系 統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配方法,其特征在于,具體步驟如下:
1)為電力系統(tǒng)建立一個粒子群,該粒子群以電力系統(tǒng)中的負荷作為粒子,并以 電力系統(tǒng)中的負荷分配點作為粒子位置,以系統(tǒng)發(fā)電總費用作為目標函數(shù);
2)為粒子群設定最大迭代次數(shù)、初始粒子數(shù)目、最大粒子數(shù)目、當前粒子數(shù)目、 維度和解空間范圍;
3)將當前迭代次數(shù)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(shù),如果當前迭代次數(shù)等于最大迭代次數(shù),則將全局最優(yōu)粒 子的位置作為最優(yōu)負荷分配點,反之則將當前迭代次數(shù)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。
進一步的,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(shù)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:
其中,Pr(s)為激活概率,s為當前迭代次數(shù),iteration為最大迭代次數(shù);
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(yōu)解 的適應度值和全局最優(yōu)解的適應度值;
4.3)對粒子群中粒子的數(shù)目進行更新;
如果粒子群中的粒子的全局最優(yōu)解的適應度值在連續(xù)兩次迭代中均得到了更 新,則表明粒子群中的粒子的數(shù)目已經(jīng)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(yōu)解的適應度值在連續(xù)兩次迭代中均未更新,且 粒子群中的現(xiàn)有粒子數(shù)目小于所設定的最大粒子數(shù)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(yōu)解的適應度值在連續(xù)兩次迭代中均未更新,且 粒子群中的現(xiàn)有粒子數(shù)目等于所設定的最大粒子數(shù)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:
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