基于反馈式突变进化算法的空气质量评价公式

在设定了各指标的极限浓度限值基础上,提出了一个适用于多项空气污染物的空气质量评价的幂函数加和型综合指数公式。将反馈式突变进化算法用于公式中的参数优化,得出优化后适用于多项污染物的空气质量评价普适指数公式。公式应用于多个实例分析评价,并与其它多种评价方法的评价结果相比较。结果表明:该公式不受污染物种类和数目多少限制,计算简便,具有可比性、普适性和实用性。

基于混沌权重和精英引导的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法(WOA)存在收敛精度低和收敛速度慢的问题,提出基于混沌权重和精英引导的先进鲸鱼优化算法(AWOA)。考虑算法前期搜索的随机性对收敛速度的影响,引入精英个体引导机制,利用精英个体的进化反馈信息及时调整种群的搜索方向,加强算法的全局搜索能力。在算法后期引入混沌动态权重因子加强算法的局部搜索能力,提高算法的收敛精度,对多个基准测试函数进行对比仿真实验,结果表明:改进的鲸鱼算法具有更高的寻优性能。

含风能电力系统的充裕性鲁棒决策机制设计

在大规模风电并网运行环境下,风电的不确定性间歇出力诱变了电力系统可靠性运行特征,系统充裕性鲁棒决策成为安全稳定消纳技术的必然方式。针对充裕调控量在满足系统不确定性需求的过程中,如何鲁棒跟随决策者期望的调控问题,该文提出一种"广义充裕–经济"博弈自适应调控机制。首先,设计出"广义充裕–经济"微分博弈模型,并应用鲁棒控制理论证明该模型博弈解的存在性。进一步,定义进化向量与置信区间,提出反馈进化方程,与博弈解级联获得博弈自适应解,超前修正了该解的动态鲁棒性。最后,在抵御最恶劣不确定性充裕需求波动方式下,实现鲁棒跟随决策者期望的广义充裕资源经济动态超前调控决策。采用含风电运行的实际电网作为验证实例,结果验证了该机制模型及方法具有良好的鲁棒性与经济性。

改进型GA算法在大气环境质量评价中的应用

为了建立一种对多项指标都能普遍适用的大气环境质量评价模型,利用反馈式突变进化算法对幂函数加和型指数评价公式中参数进行优化,并用优化后的综合评价指数公式对大气环境进行综合评价。通过对武汉市大气环境质量状况的评价实例研究,表明了综合指数公式的实用性和可行性。

基于混沌并行差分进化算法的含风电配电网无功优化

将风电机组接入配电网,其出力的间歇性、随机性使得传统无功优化模型不再适用。为此,采用场景分析法对双馈异步发电机(doubly fed induction generator,DFIG)的出力情况进行探讨,建立了含DFIG的配电网无功优化场景模型。考虑DFIG的灵活无功调节能力,建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用带反馈的混沌并行差分进化算法(chaotic parallel differential evolution algorithm w ith feedback,CPDEF)求解含DFIG的配电网无功优化问题。通过IEEE 33节点系统对所提出的无功优化模型进行仿真计算,结果表明系统网损得以明显降低,电压水平明显改善,并证明了所提方法的可行性和有效性。