风-光-水联合发电系统优化调度研究

发布时间：2017-09-07 09:34

  本文关键词：风-光-水联合发电系统优化调度研究

  更多相关文章： 学习因子 免疫粒子群算法 风-光-水联合系统 经济性调度 功率波动

【摘要】：为使风-光-水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度且平抑功率波动的目的,以功率波动最小为目标的函数引入到经济效益最大化模型中,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力,快速得到全局最优解。该算法在该多目标联合优化调度系统的求解中搜索精度显著提高,表明模型和算法的有效性。
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】： 学习因子 免疫粒子群算法 风-光-水联合系统 经济性调度 功率波动
【基金】：国家自然科学基金(61273144) 北京市自然科学基金(4122071)
【分类号】：TM61;TM73
【正文快照】： 0引言风-光-水联合系统是电力系统运行调度中一类典型的优化问题,可较好地克服风能和太阳能提供能量随机性和间歇性的缺点[1]。该系统是一个高维、动态、多约束、多目标的非线性优化问题[2]。采用常规数学方法解决此问题,不得不在模型精度和求解效率之间作某种折衷,且常出现“

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张亮;吕林;;利用粒子群算法解决电网优化购入电量[J];电力系统保护与控制;2009年22期

2 赵菲;焦彦军;;基于粒子群算法的输电线路参数辨识[J];陕西电力;2011年09期

3 徐余法;高洁;陈国初;;一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用[J];华东理工大学学报(自然科学版);2012年03期

4 仲晓春;彭春华;陈佳琰;;基于改进粒子群算法的机组经济运行的博弈[J];华东交通大学学报;2008年03期

5 马立新;屈娜娜;单冠华;王守征;;电力系统无功优化的柯西粒子群算法[J];控制工程;2011年05期

6 王道军;孙俊;须文波;;量子粒子群算法在电力系统经济调度中的应用[J];计算机工程与设计;2008年19期

7 黄燕燕;彭春华;;改进粒子群算法在电力系统经济调度中的应用[J];电力科学与工程;2011年04期

8 周宣;;基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化[J];计算机与现代化;2011年12期

9 郑禹;汪萍;;基于粒子群算法的稀布阵雷达防雷优化设计分析[J];电脑知识与技术;2013年08期

10 林国汉;章兢;刘朝华;赵葵银;;改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计[J];计算机应用研究;2013年07期

中国重要会议论文全文数据库 前6条

1 刘文许;林礼清;温步瀛;;电力市场下基于改进粒子群算法的AGC机组选择[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（中册）[C];2008年

2 王征;刘大宝;王家林;王永骥;;基于离散粒子群算法的船舶电力系统重构研究[A];2011年中国智能自动化学术会议论文集（第一分册）[C];2011年

3 马飞;陈雪波;李小华;;改进的粒子群算法在电力系统AGC中的应用[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年

4 刘畅;李渝曾;李海英;;基于遗传算法与粒子群算法的机组开停机规划[A];2008中国电力系统保护与控制学术研讨会论文集[C];2008年

5 曹蕴;盛四清;姚煜;;基于混沌粒子群算法的配电网规化[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（上册）[C];2008年

6 于腾凯;李燕青;谢庆;;基于改进粒子群算法的配电网分段开关优化研究[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集（中册）[C];2008年

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 黄平;粒子群算法改进及其在电力系统的应用[D];华南理工大学;2012年

2 张震;骨干粒子群算法及其在电力变压器设计中的应用[D];浙江大学;2014年

，

本文编号：808775