基于改进PSO的水火电短期发电优化调度

发布时间：2021-03-15 09:04

　　针对水火电力系统短期发电调度决策变量多、维数高、规模大、非凸、非线性及求解困难等特点,提出改进的粒子群算法并进行求解。该算法采用反向学习策略提高初始解的质量,建立参数自适应动态调整机制控制群体进化过程,引入混沌局部搜索增强算法局部寻优能力。同时,根据不同类型的约束条件,采用能有效处理多重复杂约束的方法。仿真结果验证了算法和约束处理方法的可行性和有效性,为水火电力系统联合调度问题的求解提供了高效、实用的新方法。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(06)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

函数w(t）曲线图

函数c(t）曲线图

水火电力系统结构图

【参考文献】：
期刊论文
[1]水电站群优化调度非线性全局优化方法[J]. 王健,程春田,申建建,武新宇,曹瑞.  中国电机工程学报. 2018(17)
[2]基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法[J]. 李席广,韩守飞,刘晓静,拱长青.  计算机工程. 2017(12)
[3]线性规划问题最优解之探究[J]. 马吉杉.  科技风. 2016(17)
[4]基于免疫算法的水火电联合调度研究[J]. 周德建,杨莉,郭义明,王敏蔚.  电力系统保护与控制. 2012(22)

硕士论文
[1]梯级电站群短期水火协同调度优化研究[D]. 林艺城.广东工业大学 2018
[2]考虑电网典型日需求的水火电长期协调方法研究[D]. 高力奇.大连理工大学 2016
[3]基于改进粒子群算法的水—火发电系统联合调度[D]. 肖海波.华北电力大学 2015



本文编号：3083924