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相似文献
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1.
针对发电侧市场开放后流域发电公司追求发电效益最大的特点,建立以流域梯级总收益最大为目标的梯级水电站群优化调度模型。为克服粒子群优化算法在迭代后期种群趋同化严重的弊端,在动态自适应惯性权重粒子群算法基础上提出一种多向导粒子群算法。该算法在粒子飞行方向上引入多向导策略:在粒子种群最优向导上引入最优向导集使种群最好解及其他较好解均有可能成为种群最优飞行向导;在个体最优向导上引入全面学习思想,使每个粒子以一定概率向其他粒子个体最好解学习。最后以我国西南某流域2库5级梯级水电站群为例进行计算,结果表明所提算法比相关方法更优。  相似文献   

2.
针对粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种双适应度方法、动态邻域算子和随机动态调整惯性权重机制有机结合的混合改进策略。算例计算表明,该改进策略能增强粒子的局部收敛能力,加快算法的收敛速度,便于处理复杂约束条件,为求解具有复杂约束条件的非线性规划问题提供了一种简单有效的方法。文中探讨了梯级水电站优化调度的相关问题,考虑了丰枯分时电价因素,建立了梯级水电站长期优化调度数学模型,并应用改进粒子群算法进行求解。实际梯级水电站计算表明,该模型使枯水期大部分时间出力均匀平稳,丰水期能兼顾防洪和蓄水的不同要求,有利于电力系统的稳定运行。改进粒子群算法计算速度快、收敛精度高,为梯级水电站长期优化调度提供了一种简单实用的求解方法。  相似文献   

3.
微粒群优化算法是一种进化计算技术,其优点是速度快,鲁棒性好且结构简单。针对标准粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种新的改进粒子群算法,算法中引入了进化速度因子和聚集度因子。在每次迭代时可根据当前粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地改变惯性权值,从而使算法具有动态自适应性。将该算法运用到控制分配系统中来获取控制参数。仿真结果表明,该改进算法能得到较好的控制指令来有效的解决战斗机在线故障问题。  相似文献   

4.
基于自适应粒子群优化算法的机组组合   总被引:1,自引:1,他引:0  
机组组合是一个大规模、非线性混合整数优化问题,求解比较困难,为了提高粒子群算法的全局和局部搜索能力,提出一种惯性权值自适应调整的粒子群算法.该算法按照适应度的大小将粒子群分成两个子群,然后根据适应度的进化速度和进化停滞系数动态调整惯性权值.通过对典型函数的测试以及10台机组24小时的优化调度,计算结果表明该方法收敛精度较高.  相似文献   

5.
机组组合是一个大规模、非线性混合整数优化问题,求解比较困难,为了提高粒子群算法的全局和局部搜索能力,提出一种惯性权值自适应调整的粒子群算法。该算法按照适应度的大小将粒子群分成两个子群,然后根据适应度的进化速度和进化停滞系数动态调整惯性权值。通过对典型函数的测试以及10台机组24小时的优化调度,计算结果表明该方法收敛精度较高。  相似文献   

6.
为提高用户侧储能系统的经济性及使用寿命,提出一种基于差分进化-粒子群BP神经网络的储能优化配置算法.以提高系统可靠性和降低系统投资成本为目标,以储能电池充放电功率限制以及系统最大装机容量等为约束条件,搭建了用户侧储能容量优化配置模型.提出的差分进化和粒子群的混合算法,保留粒子群算法早期收敛速度快的优点,加入差分进化算法以此保障种群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,并相应减少粒子群控制参数数量,提高算法的性能,加快算法收敛速度,优化BP神经网络初始权重和阈值.算例结果表明,相比单一的差分进化法和粒子群算法,采用混合算法能够更快更好地得到优化结果.仿真结果表明了算法的有效性,在保证系统运行可靠性的同时,有效降低了系统的投资成本,使系统的经济性得以提升.  相似文献   

7.
梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。  相似文献   

8.
水电站水库优化调度的改进粒子群算法   总被引:12,自引:1,他引:12  
粒子群优化算法是通过粒子记忆、追随当前最优粒子,并不断更新自己的位置和速度来寻找问题的最优解。为了克服标准粒子群算法存在着早熟收敛、难以处理问题约束条件等缺点,本研究对递减惯性权值进行了改进,将其表示为粒子群进化速度与群体平均适应度方差的函数;给出了适合PSO算法的约束处理机制,提出了一种改进自适应粒子群算法,并将其应用于水库优化调度中。实例计算并与经典方法相比,表明该方法原理简单、易编程实现,能以较快的速度收敛于全局最优解。  相似文献   

9.
为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。  相似文献   

10.
介绍了一种基于模拟退火的粒子群算法,并用其求解以水电站年发电量最大建立的优化调度的数学模型.考虑到基本的粒子群算法(PSO)后期粒子趋向同一化,使其进化速度变慢,精度较差,本文将模拟退火的思想应用到具有杂交和变异的粒子群算法当中,通过模拟退火的降温过程来提高算法后期的进化速度和精度.最后,以普定水电站的优化调度为例进行了计算,结果表明,该算法的性能较基本粒子群算法有了较大改善,且明显优于常规调度方法和动态规划.  相似文献   

11.
本文针对粒子群算法在求解高维、复杂的梯级水库发电优化调度时后期种群缺乏多样性、收敛于局部最优解的缺陷,结合梯级水库发电优化调度的特点,提出了应用差分演化算法改进粒子群的混合优化算法。通过实际算例验证了该混合方法的合理性和可靠性,从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度模型求解提供了一种新的途径。  相似文献   

12.
针对高维、复杂的梯级水库优化调度在求解时易出现"维数灾"或陷入局部最优解的问题,本文提出了基于免疫进化算法的粒子群优化算法,该算法充分利用了免疫进化算法的全局搜索特性和粒子群算法的局部搜索能力,克服了粒子群寻优中对初始种群的依赖和易陷入局部最优的不足.通过实例计算表明,应用该算法求解梯级水库优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高,从而为求解高维,复杂的梯级水库优化调度提供了新的思路.  相似文献   

13.
针对梯级电站优化调度具有多阶段、非线性和组合性的特点,采用改进粒子群算法来求解。针对目前采用的基本粒子群算法在求解时存在易陷入局部最优和早熟的缺点,改进粒子群算法以混沌变量生成机制来增加种群的多样性,以逐步优化和随机生成相结合的方法生成初始种群,以增加粒子生成的有效性。实例计算结果表明,改进粒子群算法可以取得较好的效果,并为梯级电站优化调度提供了一种有效的方法。  相似文献   

14.
两阶段粒子群算法在水电站群优化调度中的应用   总被引:11,自引:0,他引:11  
以水电站群最小出力约束下的发电量最大为目标建立了水电站群优化调度数学模型,采用两阶段粒子群算法求解。在按目标函数进行进化计算之前,先进行以最小平均出力最大为目标的第一阶段优化,并在粒子群中引入初始可行解,以提高粒子群的质量和求解效率。以云南电网统调的7库14站主力水电站群系统为例进行了计算,结果表明,该算法能有效克服“维数灾”问题,能得到高性能的优化调度结果。  相似文献   

15.
改进粒子群算法的无功优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对传统梯度算法和粒子群算法的研究,提出了将梯度算法和粒子群算法(GPSO)相结合的梯度粒子算法.建立了无功优化的数学模型,将梯度粒子算法运用到无功优化中,通过算例验证,梯度粒子算法能够获得更好的全局最优解,此表明该算法运用到实际中将有利于在线电力系统无功优化.  相似文献   

16.
孙毅  李欣 《黑龙江电力》2011,33(1):69-71
针对粒子群(PSO)算法的局限性,提出了全局粒子群(GPSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化.建立基于全局粒子群算法的无功优化数学模型,给出全局粒子群算法的具体步骤.通过对IEEE30节点算例的测试,得到全局粒子群算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果.  相似文献   

17.
根据梯级水电站优化调度特点,建立粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型.针对基本粒子群算法(PSO)在早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,提出了自适应多策略粒子群算法.并将该算法与基本PSO、改进型PSO、杂交PSO和收敛因子PSO分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进算法在加快收敛速度和提高算法精度方面的有效性.  相似文献   

18.
针对基本粒子群优化算法的收敛性能受初始粒子分布影响较大的问题,应用混沌优化理论具有遍历性的突出优点和人工免疫系统中接种疫苗的方法,即混沌免疫接种粒子群优化算法,将该方法应用于电力系统多目标无功优化模型求解.混沌免疫接种粒子群算法是采用混沌优化生成初始粒子即无功优化控制变量值,并选择其中较优的粒子作为初始粒子群,改善了随...  相似文献   

19.
在建的全程可控的地基微重力试验设备是一种采用直线电机驱动实验舱体,以上抛下落方式来产生微重力环境的新型 落塔装置,其支撑结构上的微小形变是决定实验舱能否在轨道上平顺运行的关键因素。 为了更加科学有效地布置应变传感器 对其进行监测,将改进后的量子粒子群算法用于传感器布局优化。 以有限元模型作为实际算例,比较和验证了粒子群算法、量 子粒子群算法以及改进量子粒子群 3 种算法布局优化策略在形变重构上的有效性和优劣性,改进后的量子粒子群算法得到的 重构形变平均绝对误差为最大形变的 1. 2%。 该结果表明对量子粒子群算法的改进方法是有效的,同时也说明了随机算法用于 形变重构的传感器优化布置是可行的。  相似文献   

20.
自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差这一局限性,引入了比标准粒子群优化算法效率更高的自适应粒子群优化算法,并与GM(1,1)模型相结合,利用自适应粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数a和u,提出一种自适应粒子群优化灰色模型.通过对四个地区的用电量进行实例仿真,证明该模型具有较广的适用范围和较高的预测精度.  相似文献   

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