空间粒子群优化算法及其在电力系统环保经济负荷分配中的应用

针对粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出一种空间粒子群优化算法,通过附加一类高度参数,使粒子移动的方向和距离由单一速度决定转变成还受高度作用,构成位置、速度、高度三维参数空间,从而降低了计算结果的随机性。将该算法用于求解电力系统经济负荷分配问题,在传统经济负荷分配考虑燃料成本的基础上,综合考虑由机组排放污染气体所产生的环境成本。仿真结果表明,相比经典粒子群优化算法和改进粒子群优化算法,空间粒子群优化算法有较强的全局搜索能力和更可靠的优化计算结果,在解决非线性、非凸性、不连续优化问题中具有有效性和优越性。

电力系统环保经济负荷分配的模糊自修正粒子群算法

针对标准粒子群算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出了一种模糊自修正粒子群算法。通过利用模糊推理机制建立了粒子适应度值隶属度函数,在每次寻优过程中,使得各粒子根据自身当前适应度隶属度函数值来修正惯性权重的取值,而不是把惯性权重作为全局变量,对同一代粒子使用相同的惯性权重;这充分考虑了各粒子自身的性能,可以进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力,从而可以获取更好的目标值。将该算法用于求解电力系统经济负荷分配问题,兼顾考虑了燃料成本和环境成本;在求解此问题时,为了更精确地处理功率平衡约束,根据寻优过程中等式约束偏差量的大小不断调整罚系数取值,并以此建立相应的罚函数。算例结果表明,模糊自修正粒子群算法对比标准粒子群算法有较强的全局搜索能力,有更可靠的优化计算结果,进而体现了该方法的有效性和优越性。

基于改进粒子群优化算法的负荷分配方法研究

针对多目标粒子群优化算法求解负荷优化分配问题时所出现的最优解分布不均、局部最优等问题,引入了精英交叉算子并基于拥挤度对非劣解集进行排序,给出了精确计及网损时的机组出力等式不等式约束处理方法。在忽略和计及网损两种情况下针对3机组系统进行负荷优化分配,仿真结果表明改进后的粒子群优化算法寻优能力得到提升。同样利用模糊隶属度函数筛选Pareto解集,所提方法得到的结果明显优于常规粒子群优化算法,在降低发电成本及污染物排放的同时使得求解结果严格满足约束条件。