随机机组组合问题中基于粒子群算法的情景削减方法研究

发布时间：2017-11-06 05:00

  本文关键词：随机机组组合问题中基于粒子群算法的情景削减方法研究

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【摘要】：在求解传统机组组合问题及基于电价的确定性机组组合问题时,由于电力负荷与电价一般是事先给定的,其求解结果通常不能反映负荷与电价不确定性的影响。因此,考虑负荷和电价不确定性的随机机组组合问题日益得到重视。在随机机组组合问题中一般采用情景分析法对不确定性因素进行建模并求解,将不确定性因素建模成情景时,为了充分反映不确定性并合理代表整体的分布,通常会生成数量很大的情景。情景生成的数量和质量将直接影响到随机机组组合问题的求解计算量和最优解的质量。由于计算的复杂性和时间限制,在实际应用中需要对初始情景进行削减,以便得到合适数量和质量的情景。本文主要对随机机组组合问题中的情景削减方法进行研究:首先,介绍机组组合问题的研究背景及发展现状,建立传统机组组合问题以及随机机组组合问题的数学模型及约束条件,综述机组组合问题的求解方法,介绍情景生成及削减问题的研究现状并详细说明文章的研究思路与章节安排;其次,在介绍情景、情景分析法与情景生成方法的基础上,采用蒙特卡罗模拟法生成一个小规模初始电价情景集合和一个大规模初始电价情景集合,然后对情景削减的理论依据进行说明,引出后向削减法和前向选择法的概念,并定义一种相对精度指标以验证这两种削减算法的有效性;再次,对粒子群算法的理论背景及研究现状、粒子群算法的基本原理及收敛性等进行分析,基于粒子群算法提出一种新的情景削减方法,详细给出采用该方法求解随机机组组合问题中的情景削减问题的步骤;最后,给出基于粒子群算法的情景削减方法的算例测试,采用该方法对上面生成的小规模电价情景集合及大规模电价情景集合分别进行削减,并将其削减结果与前向选择法和后向削减法的削减结果进行比较,以验证该方法的有效性。测试结果表明,基于粒子群算法的情景削减方法可以快速有效的对初始情景进行削减,能够较好的求解随机机组组合问题中的情景削减问题。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73

【参考文献】

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本文编号：1147417