基于进化算法的电力经济调度优化研究

发布时间：2017-12-04 14:10

  本文关键词：基于进化算法的电力经济调度优化研究

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【摘要】：当今社会电力系统的安全、可靠以及经济运行都在国家的各方面发展尤其是经济发展中起到关键作用。电力经济调度问题是当今社会众多学者都关注探究的难题,为了满足正常运行的同时,减少机组发电成本以达到最小值是它的目标。本文将进化算法和电力经济调度的问题相结合,提出了多种基于进化算法的电力系统调度方法,论文具体内容如下：首先对进化算法的基本概念进行了介绍,具体阐述了优化方法的思想来源、研究的重点和使用的范围。着重介绍了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)以及差分进化算法(Differential Evolution Algorithm, DE),说明了这两种算法的思想来源,从多个角度对粒子群算法和差分进化算法进行了综述,总结了这两种算法存在的问题,并通过多个标准测试函数来测试这两种流行的智能计算方法的性能。通过实验对比,尽管PSO算法比其他算法对复杂函数有着较强的寻优能力以及收敛速度快等特点,但是它存在着早熟收敛的缺陷。因此在本文中提出了一种改进的PSO算法,使得粒子在搜索过程中以一个有价值的区域为搜索方向,同时以一定的概率在整个解空间中进行搜索。多个测试函数以及应用于电力系统经济调度中的IEEE 3节点和40节点系统用来测试改进以后的PSO算法的成绩。仿真结果表明,该算法获得更精确的解,也提高了算法的稳定性。针对差分进化算法的特点,本文提出了一种全局的基于柯西变异的差分进化算法(GDE)。该算法主要结合了粒子群历史最优解的优点。多个标准试验综合IEEE 6节点为优化目标评定,本文提出的算法表现出了快速的寻优速度,同时具有搜索能力强、稳定性好等优点。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73;TP18

【参考文献】

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1 刘涌;侯志俭;蒋传文;;求解经济调度问题的改进粒子群算法[J];继电器;2006年20期

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本文编号：1251258