改进的差分进化算法优化负荷频率控制北大核心CSCD

负荷频率控制(LFC)是保证供电质量及电力系统安全、可靠与经济运行的一种重要的手段。针对互联电力系统中负荷频率控制的特性,对控制参数保持不变的常规差分进化算法进行了改进,提出了一种根据进化代数的变化控制参数中的缩放因子和交叉概率因子也相应的进行变化,保证了进化初期对种群的多样性要求高以提高算法全局搜索能力以及进化后期对局部搜索能力要求较高以提高算法的精度和加快收敛速度。最后推导出两区域互联电力系统负荷频率控制的控制模型,将改进的差分进化算法用于优化其PI控制器参数,仿真结果表明改进后的优化算法在优化PI控制器参数性能上要优于传统的优化算法,即保证系统具有良好的动态性能下仍具有很好的鲁棒特性。     

基于改进差分进化算法的PID优化设计

提出一种基于改进差分进化算法的PID控制器参数优化方法.针对差分进化算法的优化性能受控制参数取值和差分进化类型的影响较大,算法容易早熟收敛的问题,提出改进差分进化算法.该算法在标准差分进化理论基础上对差分矢量的初始种群、缩放因子、交叉概率和差分进化模式进行优化,将缩放因子和交叉概率由固定数值设计为随机函数,随着搜索过程的进行,自适应选取差分进化模式,从而增强搜索能力.在PID参数的优化设计中通过仿真实验研究,表明采用新方法获得的PID控制器性能优于基于常规方法、遗传算法和基本差分进化算法设计的PID控制器.     

数据驱动的负荷频率系统自整定控制器设计

在互联电力系统负荷频率控制系统中,存在建模不精确和工况大规模变化等一系列不确定性问题,使得固定参数的PI控制器难以取得预期的频率控制效果。针对以上问题设计了一种数据驱动参数自整定控制器,基于迭代反馈整定算法使PI控制器的控制性能达到最优状态,可维持电力系统的频率稳定。首先,基于I/O数据提出负荷频率控制系统的性能函数;然后,在闭环系统上进行两次实验并采集I/O数据;最后,通过迭代参数更新算法进行PI参数迭代寻优的过程。三区域互联系统仿真结果表明提出的数据驱动的PI参数自整定控制器具有良好的跟踪性能。     

改进的粒子群算法在电力系统AGC中的应用

针对自动发电控制(AGC)中的负荷频率控制(LFC),对粒子群算法的计算过程进行了改进,提出了一种能有效的协调粒子群算法的优化精度和优化速度的方法,即动态改变粒子数目。该方法基于粒子群算法对于粒子数目的相对不敏感,可以在不影响精度的前提下大幅度提高优化速度,节约计算时间,适应予优化对象较复杂的情况。并针对单区域和两区域互联电力系统的不同指标要求,给出了用改进的粒子群优化算法优化PI控制器参数的方法,分别进行优化设计。仿真结果显示,其性能明显优于遗传算法优化的PI控制器。     

基于群体分布的自适应差分进化算法

差分进化算法是一种简单有效的启发式全局优化算法,但是其优化性能受差分进化策略及控制参数取值的影响较大,不合适的策略和参数容易导致算法早熟收敛。因此,针对差分进化算法搜索过程中变异策略和控制参数的选择问题,文中提出了一种基于群体分布的自适应差分进化算法(Population Distribution-based Self-adaptive Differential Evolution,PDSDE)。首先,设计适应因子以衡量当前种群的分布情况,进而实现算法所处进化阶段的自适应判断;然后,根据不同进化阶段的特点,设计阶段特定的变异策略和控制参数,并设计自适应机制以实现算法策略和参数的动态调整,从而平衡算法的全局探测和局部搜索能力,以达到提高算法搜索效率的目的;最后,将所提算法与6种主流改进算法进行比较。15个典型测试函数的数值实验表明,所提算法在平均函数评价次数、求解精度、收敛速度等指标的评价优于文中给出的6种主流改进算法,因此可以证明所提算法的计算代价、优化性能和收敛性能更具优势。     

基于差分进化算法的Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.利用差分进化算法对Wiener模型参数进行辨识,把辨识问题等价为以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题,并分析了算法中种群规模NP、缩放因子F、交叉概率CR等控制参数对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响,以保证算法的全局收敛性.对Wiener模型的数值仿真结果表明了DE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.     

基于差分进化算法的Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.本文利用差分进化算法对Wiener模型参数进行辨识,把辨识问题等价为以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题,并分析了算法中种群规模NP、缩放因子F、交叉概率CR等控制参数对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响,以保证算法的全局收敛性.对Wiener模型的数值仿真结果表明了DE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力。     

基于改进差分进化算法的三相逆变系统分数阶PI控制策略

三相逆变系统在新能源发电、电动汽车等诸多领域都得到了广泛的应用,对三相逆变系统的控制器进行持续的优化改进具有重要意义。针对传统三相双闭环逆变控制系统输出电能质量较低和鲁棒性不强的问题,提出了基于改进差分进化算法的分数阶PI三相逆变控制策略(IDE-FOPI)。该策略将分数阶微积分理论引入到双闭环三相逆变控制系统,并基于此对双闭环分数阶PI控制的三相逆变系统进行数学建模。考虑到三相逆变系统是一个复杂的非线性时变网络,其双闭环PI控制器参数整定复杂,传统的参数整定方法整定效果不佳,该策略将三相逆变系统双闭环分数阶PI控制器参数优化问题转换为一个典型的约束优化问题,引入一种基于自适应多变异操作和参数自调节策略的改进差分进化算法对控制器参数优化问题进行求解。仿真测试表明,相对于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、传统差分进化算法(DE),本文提出基于改进差分进化的分数阶PI策略所输出的电压谐波畸变率低,动态性能好,抗干扰能力强。     

改进差分进化PID参数优化及在凝絮中的应用

针对标准差分进化（DE）收敛速度慢和操作过程中参数为常数从而导致算法鲁棒性相对较差的缺点,采用以个体适应度值最优的个体为基矢量,沿次优个体方向搜索的变异策略来提高算法的搜索速度;提出根据差分矢量大小和个体收敛情况自适应调整变异参数F和交叉概率CR的自适应参数调整策略来确保搜索初期种群的多样性和后期算法的局部搜索能力。并将基于该改进差分进化算法（MDE）优化后的PID控制器用于水厂加药凝絮过程的控制,仿真结果表明该算法收敛速度快,基于该算法的MDE-PID控制器性能好,是PID控制器参数整定的有效搜索方法,也是实现水厂加药凝絮过程良好控制的有效途径。     

基于差分蜂群算法的电力系统经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配问题,提出一种有效的差分蜂群算法．受差分进化算法的启发,该算法基于差分进化操作改进了雇佣蜂的搜索方式,提高了探索能力和收敛速度．此外,提出一种有效的修复机制以保证新个体的可行性．该算法在带有阀点效应和多燃料特征的典型电力系统经济负荷分配问题上进行了测试．仿真结果验证了所提算法的有效性．     

基于压缩采样的电力系统负荷频率自动控制研究

为降低新能源接入对电力系统的影响，研究了基于压缩采样的电力系统负荷频率自动控制方法。利用匹配追踪算法对采集到的新能源发电输出功率信号进行稀疏表示，并将稀疏表示后的信号投射至测量矩阵得到低维的测量值。在测量值范围内，运用L₁范数优化方法得到重构后新能源发电输出功率。将该功率与期望功率的偏差作为扰动项，接入基于比例积分(PI)控制器的负荷频率控制模型。利用变论域方法调节PI控制器输入与输出论域。根据模糊推理定义伸缩因子，构建变论域模糊PI控制器使之作用于负荷频率控制模型，完成电力系统负荷频率的自动控制。试验结果证明：该方法控制后的输出功率稳定，负荷扰动下区域控制偏差和频率偏差小，电力系统负荷频率自动控制的精度最高可达99%,具有实用性。     

基于单纯形算子的混合差分进化算法

针对DE／rand／1／bin方案收敛速度慢的缺点,提出一种将单纯形确定性算法和差分进化随机搜索算法相结合的混合优化算法。利用差分进化算法搜索范围广、全局搜索能力强和单纯形算法局部搜索能力强、收敛速度快的特性,较大地提高了差分进化算法的收敛速度和搜索精度。典型Benchmarks复杂函数优化实验表明,该算法优化效率高、优化性能好、对初值具有较强的鲁棒性,性能优于单一的优化方法。     

基于改进类电磁机制算法的UPFC多目标优化配置

统一潮流控制器(UPFC)能在不改变线路拓扑结构的条件下有效地改善电力系统潮流,从而提高输电能力与电压稳定性。针对系统可用输电能力、电压偏差和L指标等目标,建立了UPFC的多目标优化配置模型,采用结合差分进化算法(DE)的改进差分类电磁机制算法(DEEM)对所建模型进行求解,通过对算法中粒子的带电量、合力计算方式进行改进,同时添加自适应因子,进一步平衡算法的全局搜索与局部搜索能力。配置后的结果表明UPFC对增强系统输电能力、电压质量及电压稳定性的性能均有提高,且改进算法寻优效率的提升也得到了验证。     

组合分布估计和差分进化的多目标优化算法

为了提高多目标优化算法的收敛能力及求解精度,提出了一种组合分布估计和差分进化的多目标优化算法.该方法用分布估计算法和差分进化算法共同生成种群中的粒子,利用选择因子来控制每个粒子的产生方式,并且根据迭代次数的增加来改变2种算法的使用比例,搜索初期利用分布估计算法进行快速定位,然后用差分进化算法进行精确搜索.并对差分进化算法的变异因子进行了改进,定义了一个可变的变异因子,来控制不同搜索时期中差分进化算法的变异范围.用4个测试函数对算法进行了仿真测试,并同NSGA-Ⅱ和RM-MEDA进行了比较.实验结果表明,该算法具有良好的收敛性和分布性,并且效果稳定.     

基于克隆选择的差分进化算法及其在SVM中的应用

支持向量机参数是影响其性能的重要因素,但对支持向量机核参数的选取仍没有形成一套成熟的理论,从而严重影响了其广泛的应用。将克隆选择算法引入差分进化算法,对基本克隆选择算法和差分进化算法中的策略进行改进。将两种改进的算法进行融合,提出了一种基于克隆选择的差分进化算法,并将其应用于SVM核参数的优化中。测试结果表明,该算法不仅可以有效避免差分进化算法易早熟收敛的问题,而且寻优能力得到显著提高;在UCI数据库wine数据中的应用表明,利用克隆选择差分进化算法优化SVM核参数加快了参数搜索的速度,提高了SVM预测精度和泛化能力,具有较高的分类准确率和较好的推广性能。     

参数自适应的精英变异差分进化算法

针对经典差分进化算法(DE)的优化性能容易受到变异策略和控制参数影响的问题，提出了一种参数自适应的精英变异差分进化算法(A parameter Adaptive Elite Mutation Eifferential Evolution algorithm, AMEDE).首先，提出一种精英变异策略的方法，其目的是为了方便获取优秀个体信息；其次，引入新的控制参数，使得算法可以在更大的搜索空间进行搜索；最后，利用自适应参数学习方法，为种群中的每个个体赋予不同的控制参数值，并根据种群多样性和精英个体的信息动态更新个体的参数，使算法避免过早的收敛并提高算法的收敛精度.对本文提出的AMEDE算法与其他6种改进差分进化算法(DE,CoDE,JaDE,JDE,SaDE,GPDE)在16个基准测试函数上进行了三组对比实验.实验结果表明，AMEDE算法在高维函数和低维函数上都具有搜索精度高、收敛速度快和鲁棒性强等优点.     

基于差分进化算法的四旋翼PID参数优化设计北大核心

针对四旋翼无人机PID控制器参数人工整定困难且难以获得最优控制效果的问题,提出一种基于改进差分进化算法的四旋翼PID控制器参数优化方法。方法首先利用变异、交叉、选择等操作调整PID参数,得出最优的个体;然后引入定向搜索策略,在下次变异操作前,根据上次适应度值比较的结果,决定变异的方向,提高算法的精确度。将改进差分进化算法应用于四旋翼无人机仿真模型,其中串级PID控制器的参数作为差分进化种群进行迭代寻优。仿真结果表明,对比粒子群算法和传统差分进化算法,改进后的差分进化算法能够使控制器稳态误差更小、调节方法更快。     

互联电力系统鲁棒分布式模型预测负荷频率控制

负荷频率控制是现代互联电力系统运行的重要保障.本文针对含有不确定因素和负荷扰动的多区域互联电力系统提出了一种基于线性矩阵不等式参数可调节的鲁棒分布式预测控制算法.设计各个区域控制器目标函数引入相邻区域的状态变量和输入变量,同时考虑发电机变化速率约束和阀门位置约束,将求解一组凸优化问题转化成线性矩阵不等式求解,得到各个区域的控制律,在线性矩阵不等式中引入一组可调参数,将优化一个上限值转化成优化吸引区,降低算法的保守性.仿真结果验证了该算法在负荷扰动、系统参数不确定和结构不确定性情况下具有鲁棒性.     

基于改进灰狼优化算法的多区域频率协同控制

微分博弈理论可以解决多区域互联电力系统中频率的协调问题,但对于带非线性约束的微分博弈问题,传统算法难以求解。针对该问题,基于微分博弈理论,建立了多区域频率协同控制模型,考虑了电力系统中常见的非线性约束,并提出了一种基于改进灰狼优化算法的协同进化算法,用于求解该模型的反馈纳什均衡解,从而得到各区域二次调频的协同控制策略。通过仿真验证了所提方法的可行性,并与协同进化遗传算法和协同进化灰狼优化算法进行了对比,结果表明该方法的控制效果更佳。同时,所提方法对系统的功率扰动变化具有稳定的动态响应性能,对机组参数变化具有良好的鲁棒性。     

多目标差分进化算法的电力系统无功优化

 在传统电力系统无功优化( Reactive Power Optimization,RPO) 模型中引入电压水平 指标,建立了以网损最小,电压水平最好为目标的多目标差分进化算法( Differential Evolution Algorithm) 的模型。针对基本差分进化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种 具有自适应参数策略的改进差分进化算法并首次用于多目标电力系统无功优化问题。通过在 算法进化过程中调整变异因子F 和交叉因子CR,在初期增加种群的多样性、扩大全局搜索区 域; 从而可以避免算法陷入局部最优解; 同时在后期也加快了收敛速度。将该算法用于电力系 统无功优化并仿真计算了IEEE-14 节点标准测试系统,结果验证模型和算法的有效性。