基于粒计算的电力系统经济调度研究
发布时间：2021-09-08 17:00
电力系统经济调度的研究对降低发电成本,改善电力系统运行的经济性具有重要意义。随着电力系统规模的扩大,当计及阀点效应、网络传输损失等实际问题的影响时,不仅成本函数变得非凸不连续,计算维数也变得非常高,导致电力系统经济调度求解困难。受粒计算思想启发,在保证结果精度的前提下,可以通过合理的粒子划分,将复杂问题进行分解,再通过智能算法优化,实现计算的降维,并求解出结果。本文将粒计算思想应用到电力系统经济调度中,主要研究内容如下:首先,构建了基于粒计算的电力系统经济调度研究基础框架,并对传统经济调度模型进行了改进,建立了电力系统经济调度的粒计算模型。该模型将复杂高维的经济调度计算分解成粗粒子计算和细粒子计算,有效降低计算维度,并对本文所采用的差分进化算法流程和控制参数的意义进行讨论。其次,提出基于粒计算的电力系统经济调度方法。在电力系统经济调度粒计算模型的基础上,为保证计算降维后的结果精度,制定了基于机组收敛特性的粒子划分策略。该策略包含机组收敛特性测试和机组划分两部分。通过收敛特性测试,可以得到每台机组在寻优过程中的收敛特点,通过对其进行对比分析,将不易收敛的机组聚类至同一细粒子中,进行有针对...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
算例一IGrC两种方法50次运行结果分布对比箱形图
第4章基于改进粒计算的电力系统经济调度研究-49-法IGrC-2，大约在第30次收敛至最优值。与其他文献相比，IGrC方法仅需很少的迭代次即可找到最优解。13机组系统中，HAAA[42]算法收敛至最优值需要迭代512×10次，ST-IRDPSO[23]算法需要迭代13500次，均远多于所提出的两种改进方法。(2)算例二仿真结果分析算例二采用表3-8中的参数计算，计及阀点效应的影响，系统负荷需求为1800MW。应用IGrC两种改进方案求解经济调度，将所得的结果记录在表4-5中，两种方法50次运行结果分布箱形图对比绘制在图4-6中。表4-5算例二IGrC方法结果对比方法最小成本($/h)平均成本($/h)最大成本($/h)标准差($/h)计算时间(s)IGrC-117960.36612217960.36612217960.3661220.0000003.25IGrC-217960.36612217960.36890617960.5043910.0195523.26图4-6算例二IGrC方法50次运行结果分布对比箱形图表4-5中给出了IGrC两种改进方案求解算例二的最孝平均、最大发电成本，以及相对应的标准差。结合箱形图4-6可以看出，方法IGrC-1求解的结果最为稳定，标准差可近似为0。而方法IGrC-2在50次独立计算所得结果略有偏差，存在一个异常值，标准差很小为0.019552$/h。通过分析13机组系统两个算例的仿真结果可知，与改进前GrC方法相比，改进后的IGrC方法能够保持计算结果的精度和鲁棒性同时，实现计算速度的明显提升，仅需要3s左右即可得到最终结果。两种改进方案求
第4章基于改进粒计算的电力系统经济调度研究-51-图4-8算例三IGrC方法50次运行结果分布对比箱形图在图4-8中，通过对比两种方法的50次运行结果可知，采用方法IGrC-1计算，50个结果中存在3个异常值，且平均值较低，而方法IGrC-2所得的结果，有较多异常值，波动范围较大，说明IGrC-1方法鲁棒性更优。图4-9展示了两种方法最优结果的收敛情况。图4-9算例三IGrC方法最优结果收敛图对比从图4-9中进行了两种改进方案收敛速度的对比，方法IGrC-1的收敛速度略快于IGrC-2。通过上述分析可以看出，在13机组较小规模电力系统中，计及阀点效应、网络传输损失的影响，采用所提出的改进粒计算方法，可以有效提升算法性能。采用缩放因子取值较大，且变化速率先慢后快的参数调整方案可以得到更为理想的结果。17955.0018055.0018155.0018255.0018355.0018455.0018555.0018655.0018755.0018855.0018955.000481216202428323640发电成本FT/($/h)迭代次数tIGrC-1IGrC-2
【参考文献】：
期刊论文
[1]Modified Cuckoo Search Algorithm to Solve Economic Power Dispatch Optimization Problems[J]. Jian Zhao,Shixin Liu,Mengchu Zhou,Xiwang Guo,Liang Qi. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2018(04)
[2]差分进化算法综述[J]. 丁青锋,尹晓宇. 智能系统学报. 2017(04)
[3]基于粒计算的非常规突发事件情景层次模型[J]. 陈雪龙,卢丹,代鹏. 中国管理科学. 2017(01)
[4]从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法[J]. 苗夺谦,张清华,钱宇华,梁吉业,王国胤,吴伟志,高阳,商琳,顾沈明,张红云. 智能系统学报. 2016(06)
[5]The Models of Granular System and Algebraic Quotient Space in Granular Computing[J]. CHEN Linshu,WANG Jiayang,LI Li. Chinese Journal of Electronics. 2016(06)
[6]二进制粒计算模型[J]. 郑鹭斌,陈玉明,曾志强,卢俊文. 计算机科学. 2016(01)
[7]计及爬坡和运行禁区的经济调度新算法[J]. 王开艳,罗先觉,王起,马红莲. 电网技术. 2015(09)
[8]基于粒计算的大数据处理[J]. 徐计,王国胤,于洪. 计算机学报. 2015(08)
[9]基于商空间的层次式数据网格资源调度算法[J]. 夏纯中,宋顺林. 通信学报. 2013(06)
[10]基于快速自适应差分进化算法的电力系统经济负荷分配[J]. 吴亮红,王耀南,袁小芳,曾照福. 控制与决策. 2013(04)
本文编号：3391155
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
算例一IGrC两种方法50次运行结果分布对比箱形图
第4章基于改进粒计算的电力系统经济调度研究-49-法IGrC-2，大约在第30次收敛至最优值。与其他文献相比，IGrC方法仅需很少的迭代次即可找到最优解。13机组系统中，HAAA[42]算法收敛至最优值需要迭代512×10次，ST-IRDPSO[23]算法需要迭代13500次，均远多于所提出的两种改进方法。(2)算例二仿真结果分析算例二采用表3-8中的参数计算，计及阀点效应的影响，系统负荷需求为1800MW。应用IGrC两种改进方案求解经济调度，将所得的结果记录在表4-5中，两种方法50次运行结果分布箱形图对比绘制在图4-6中。表4-5算例二IGrC方法结果对比方法最小成本($/h)平均成本($/h)最大成本($/h)标准差($/h)计算时间(s)IGrC-117960.36612217960.36612217960.3661220.0000003.25IGrC-217960.36612217960.36890617960.5043910.0195523.26图4-6算例二IGrC方法50次运行结果分布对比箱形图表4-5中给出了IGrC两种改进方案求解算例二的最孝平均、最大发电成本，以及相对应的标准差。结合箱形图4-6可以看出，方法IGrC-1求解的结果最为稳定，标准差可近似为0。而方法IGrC-2在50次独立计算所得结果略有偏差，存在一个异常值，标准差很小为0.019552$/h。通过分析13机组系统两个算例的仿真结果可知，与改进前GrC方法相比，改进后的IGrC方法能够保持计算结果的精度和鲁棒性同时，实现计算速度的明显提升，仅需要3s左右即可得到最终结果。两种改进方案求
第4章基于改进粒计算的电力系统经济调度研究-51-图4-8算例三IGrC方法50次运行结果分布对比箱形图在图4-8中，通过对比两种方法的50次运行结果可知，采用方法IGrC-1计算，50个结果中存在3个异常值，且平均值较低，而方法IGrC-2所得的结果，有较多异常值，波动范围较大，说明IGrC-1方法鲁棒性更优。图4-9展示了两种方法最优结果的收敛情况。图4-9算例三IGrC方法最优结果收敛图对比从图4-9中进行了两种改进方案收敛速度的对比，方法IGrC-1的收敛速度略快于IGrC-2。通过上述分析可以看出，在13机组较小规模电力系统中，计及阀点效应、网络传输损失的影响，采用所提出的改进粒计算方法，可以有效提升算法性能。采用缩放因子取值较大，且变化速率先慢后快的参数调整方案可以得到更为理想的结果。17955.0018055.0018155.0018255.0018355.0018455.0018555.0018655.0018755.0018855.0018955.000481216202428323640发电成本FT/($/h)迭代次数tIGrC-1IGrC-2
【参考文献】：
期刊论文
[1]Modified Cuckoo Search Algorithm to Solve Economic Power Dispatch Optimization Problems[J]. Jian Zhao,Shixin Liu,Mengchu Zhou,Xiwang Guo,Liang Qi. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2018(04)
[2]差分进化算法综述[J]. 丁青锋,尹晓宇. 智能系统学报. 2017(04)
[3]基于粒计算的非常规突发事件情景层次模型[J]. 陈雪龙,卢丹,代鹏. 中国管理科学. 2017(01)
[4]从人类智能到机器实现模型——粒计算理论与方法[J]. 苗夺谦,张清华,钱宇华,梁吉业,王国胤,吴伟志,高阳,商琳,顾沈明,张红云. 智能系统学报. 2016(06)
[5]The Models of Granular System and Algebraic Quotient Space in Granular Computing[J]. CHEN Linshu,WANG Jiayang,LI Li. Chinese Journal of Electronics. 2016(06)
[6]二进制粒计算模型[J]. 郑鹭斌,陈玉明,曾志强,卢俊文. 计算机科学. 2016(01)
[7]计及爬坡和运行禁区的经济调度新算法[J]. 王开艳,罗先觉,王起,马红莲. 电网技术. 2015(09)
[8]基于粒计算的大数据处理[J]. 徐计,王国胤,于洪. 计算机学报. 2015(08)
[9]基于商空间的层次式数据网格资源调度算法[J]. 夏纯中,宋顺林. 通信学报. 2013(06)
[10]基于快速自适应差分进化算法的电力系统经济负荷分配[J]. 吴亮红,王耀南,袁小芳,曾照福. 控制与决策. 2013(04)
本文编号：3391155
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