本文通过理论分析和仿真计算,比较了两种自启发算法在电力系统调度的核心问题——最优潮流(Optimal Power Flow)计算问题。最优潮流问题是一个大规模多变量多约束的非线性规划问题,因此传统的算法很容易使寻优过程陷入局部最优。但是局...本文通过理论分析和仿真计算,比较了两种自启发算法在电力系统调度的核心问题——最优潮流(Optimal Power Flow)计算问题。最优潮流问题是一个大规模多变量多约束的非线性规划问题,因此传统的算法很容易使寻优过程陷入局部最优。但是局部最优解不一定是目标函数在控制变量可行域内的最优解,于是需要用全局优化性能良好并且计算效率高的算法来解决最优潮流问题。在对各种自启发算法进行深入研究,了解各种算法的特点后,首先,选择了具有代表性的自启发算法——粒子群算法来计算电力系统最优潮流问题;然后,为了充分说明各种自启发算法的全局寻优能力以及每种算法计算小型、中型电力系统最优潮流时的不同特点,基于MATLAB仿真工具,将两种自启发算法分别应用到IEEE30和IEEE 118节点系统最优潮流的计算中。最后,通过自启发算法计算结果比较、分析,说明了自启发算法在计算最优潮流时的性能和特点。展开更多
文摘本文通过理论分析和仿真计算,比较了两种自启发算法在电力系统调度的核心问题——最优潮流(Optimal Power Flow)计算问题。最优潮流问题是一个大规模多变量多约束的非线性规划问题,因此传统的算法很容易使寻优过程陷入局部最优。但是局部最优解不一定是目标函数在控制变量可行域内的最优解,于是需要用全局优化性能良好并且计算效率高的算法来解决最优潮流问题。在对各种自启发算法进行深入研究,了解各种算法的特点后,首先,选择了具有代表性的自启发算法——粒子群算法来计算电力系统最优潮流问题;然后,为了充分说明各种自启发算法的全局寻优能力以及每种算法计算小型、中型电力系统最优潮流时的不同特点,基于MATLAB仿真工具,将两种自启发算法分别应用到IEEE30和IEEE 118节点系统最优潮流的计算中。最后,通过自启发算法计算结果比较、分析,说明了自启发算法在计算最优潮流时的性能和特点。