基于改进引力搜索算法的电力系统机组组合问题的研究

发布时间：2017-09-15 18:25

  本文关键词：基于改进引力搜索算法的电力系统机组组合问题的研究

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【摘要】：机组组合问题(Unit Commitment Problems,UCP)是一个具有实际应用价值的工程问题,在电力系统研究中占有非常重要的地位,对发电厂中机组的启停状态机发电功率进行合理的安排,能够带来显著的社会效益和经济效益。机组组合问题具有离散、非线性等不确定因素,到目前为止,仍然没有找到既能获得理想的精度和运算速度,又能全面考虑各种实际约束的算法。如何提高求解机组组合问题的速度和精度对电力系统的经济运行仍然十分重要。常规的数学方法在解决这类问题时具有一定的局限性。但是,智能优化方法却适合求解传统数学方法难以解决的高离散及高非线性的组合优化问题。根据引力搜索算法和混沌局部搜索方法的特点,将两种算法进行结合,设计求解算法用来求解决机组组合问题。首先,本文提出了两种改进的引力搜索算法求解机组组合问题,第一种方法是利用混沌系统产生的混沌变量代替引力搜索算法中的随机变量,改善了引力搜索算法收敛速度过慢及容易陷入局部最优的缺陷,同时利用混沌系统的遍历性,还能增强引力搜索算法的全局搜索能力。第二种方法是先利用引力搜索算法求解问题的最优解,为了防止算法陷入局部最优,以引力算法得到的最优解为中心,设定合理的搜索半径,建立一个超立方体,利用混沌局部搜索算法在新的搜索域内进行二次寻优,该方法可以有效的防止引力搜索算法陷入局部最优,从而得到全部最优解。然后,运用这两种方法求解6种测试函数并进行仿真实验,仿真结果表明第二种改进的算法比基本的引力搜索算法及第一种改进算法好。最后,为了进一步增强了算法的全局搜索能力,在第二种改进的引力搜索算法的基础上,增加遍历性更强Piece Wise Linear Chaotic Map混沌系统,并将算法应用于含6台和10台发电机组的测试系统,仿真优化结果与初始的引力搜索算法、选择性的修剪方法及迭代线性算法等进行对比,电力系统机组的总发电费用均优于上述几种算法,验证了改进的引力搜索算法解决机组组合问题的可行性。
【关键词】：机组组合问题 万有引力搜索算法 混沌局部搜索 电力系统
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM732
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 机组组合数学模型的发展12-13
• 1.2.2 机组组合问题的研究现状13-18
• 1.3 本文的主要内容18-19
• 第二章 万有引力搜索算法19-27
• 2.1 引力搜索算法的基本原理19-21
• 2.2 引力搜索算法操作流程21-24
• 2.3 引力搜索算法的实现步骤24-25
• 2.4 引力搜索算法的有效性25
• 2.5 引力搜索算法的应用25-26
• 2.6 小结26-27
• 第三章 基于混沌局部搜索的改进万有引力算法27-45
• 3.1 混沌局部搜索算法27-29
• 3.1.1 混沌局部搜索算法的思想27
• 3.1.2 混沌局部搜索算法的特点27-28
• 3.1.3 混沌局部搜索算法的步骤28-29
• 3.2 基于混沌局部搜索算法的万有引力算法29-33
• 3.2.1 算法的原理29-31
• 3.2.2 算法的实现步骤及流程图31-33
• 3.3 改进的引力搜索算法在函数优化中的应用33-35
• 3.3.1 函数优化问题33-34
• 3.3.2 标准测试函数34-35
• 3.4 仿真结果分析35-43
• 3.4.1 函数的最优解35-38
• 3.4.2 算法收敛速率38-41
• 3.4.3 函数最优解的比值41-43
• 3.5 本章小结43-45
• 第四章 改进的引力搜索算法在机组组合问题中的应用45-65
• 4.1 机组组合问题的目标函数45-47
• 4.1.1 机组的运行成本46
• 4.1.2 机组的启停成本46-47
• 4.2 机组组合问题的约束条件47-48
• 4.3 机组组合问题的求解难点分析48-49
• 4.4 算法设计49-53
• 4.4.1 种群初始个体的产生方式49-50
• 4.4.2 算法的实现步骤及流程图50-51
• 4.4.3 约束条件及变量离散化处理51-53
• 4.5 实验仿真及结果53-64
• 4.5.1 含6台机组的测试系统53-57
• 4.5.2 含10台机组的测试系统57-64
• 4.6 本章小结64-65
• 第五章 总结与展望65-67
• 5.1 总结65
• 5.2 展望65-67
• 参考文献67-73
• 攻读硕士期间发表的论文73-75
• 致谢75

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本文编号：858176