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基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化的電力系統(tǒng)負(fù)荷分配

2018-06-01 11:18:41 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
電力系統(tǒng)負(fù)荷分配是一種主要基于電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行調(diào)度的電力系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題。負(fù)荷分配的目的是在滿(mǎn)足功率負(fù)荷以及運(yùn)行等式和不等式約束條件的前提下,使發(fā)電成本達(dá)到最小化。通過(guò)這種方式對(duì)于提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性都具有舉足輕重和至關(guān)重要的意義。

3 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法.....16

3.1 粒子群算法的起源..........16

3.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法.......16

3.3 改進(jìn)的粒子群算法..........22

3.4 改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化算法的仿真與比較.........24

3.5 本章小結(jié).....28

4 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法.....29

4.1 多目標(biāo)優(yōu)化的定義..........29

4.2 常規(guī)多目標(biāo)優(yōu)化算法......30

4.3 多目標(biāo)粒子群算法..........32

4.4 多目標(biāo)粒子群算法的仿真.....35

4.5 本章小結(jié).....37

5.基于偏好的多目標(biāo)粒子群算法的電力系統(tǒng)負(fù)荷分配......38

5.1 引言.......38

5.2 基于混合引導(dǎo)的偏好多目標(biāo)的粒子群優(yōu)化算法....39

5.3 算法流程.....44

5.4 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和仿真分析.....44

5.5 基于改進(jìn)的 MOPSO 的電力系統(tǒng)負(fù)荷分配.....48

5.6 仿真分析.....50

5.7 本章小結(jié).....53

5 基于偏好的多目標(biāo)粒子群算法的電力系統(tǒng)負(fù)荷分配

對(duì)于傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)來(lái)說(shuō),經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配方式已經(jīng)很難適合當(dāng)前電力系統(tǒng)發(fā)展的要求。在當(dāng)今環(huán)保問(wèn)題日益受到重視的形式下,如何迅速而有效的減少電力系統(tǒng)的環(huán)境污染問(wèn)題已經(jīng)成為一個(gè)特別重要而且急需去解決的問(wèn)題。在本章中,將改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法并應(yīng)用到基于環(huán)境經(jīng)濟(jì)模型的電力系統(tǒng)負(fù)荷分配中,使環(huán)境經(jīng)濟(jì)能夠得到良好的平衡。

在多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法中,為了獲取偏好區(qū)域的最優(yōu)解集,本節(jié)提出了一種新的引導(dǎo)方式,將參考點(diǎn)和參考區(qū)域引導(dǎo)方式緊密的結(jié)合在一起,提出了一種叫做基于混合引導(dǎo)的偏好多目標(biāo)粒子群算法(HG-MOPSO)。該算法的核心是將參考點(diǎn)作為參考區(qū)域的圓心,在使參考點(diǎn)隨著迭代向 Pareto 前沿靠近的同時(shí),動(dòng)態(tài)調(diào)整參考區(qū)域的大小,使參考區(qū)域越來(lái)越小,這樣的目的是增加了選擇壓力,控制了偏好的范圍。除此之前,本文也提出了一種基于 g 支配的球扇占優(yōu)的概念,改進(jìn)了傳統(tǒng)的 Pareto 最優(yōu)選取方式,實(shí)現(xiàn)對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化的非劣解有效搜索。另外,將第三章提出的改進(jìn) I-PSO 算法結(jié)合在一起,提出新的算法 HI-MOPSO,使優(yōu)化算法更加完美,同時(shí)可以充分滿(mǎn)足 EELD 系統(tǒng)的控制要求。

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責(zé)任編輯:電力交易小郭

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