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1.
一种适合于电力系统机组组合问题的混合粒子群优化算法   总被引:75,自引:20,他引:55  
该文针对机组组合问题,提出了一种新的混合粒子群优化算法。该算法包含3个重要的方面:通过在算法迭代过程中对松弛后的0、1变量与机组有功出力变量并行地进行优化,避免了由于决策变量过多造成的维数灾难题;引入变动阈值,解决了在寻优过程中粒子的值出现振荡时可能会丢失机组有效启停状态的问题:在粒子群优化算法中引入启发式变异技术,有效地处理了机组启、停时间的约束并提高了粒子群优化算法的全局收敛能力。文中通过对2个算例的计算及与其他算法进行的比较结果,验证了所提出的混合粒子群优化算法具有更好的全局收敛性。  相似文献
2.
电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法   总被引:56,自引:7,他引:49  
无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法一多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有Agent都固定在格子环境中。每一个Agent相当于粒子群优化算法中的一个粒子,它们通过与其邻居的竞争、合作和自学习操作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机理,能够更快地、更精确地收敛到全局最优解。在IEEE30节点系统上进行校验,并与其它方法比较,结果表明,提出的算法具有质量高的解、收敛特性好、运行速度快的突出优点。  相似文献
3.
基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化   总被引:34,自引:3,他引:31  
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法.考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统问进行协同进化.此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率.对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.  相似文献
4.
电力系统机组组合问题的改进粒子群优化算法   总被引:33,自引:13,他引:20  
赵波  曹一家 《电网技术》2004,28(21):6-10
机组组合问题是一个大规模的非线性混合整数规划问题.文章首先对机组组合问题的0、1变量进行松弛,应用罚函数方法将此问题转化为一个非线性连续变量的规划问题,并应用改进粒子群优化算法求解.该算法在标准的粒子群优化算法的基础上,每个粒子速度和位置的更新不仅考虑自身个体极值和全局极值的信息,还考虑其它粒子所包含的信息.通过收敛性分析可知,若合适地选择算法的控制参数,该算法能较好地收敛到最优解.算例表明文章所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的优点.  相似文献
5.
基于改进粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化   总被引:27,自引:2,他引:25  
文中提出一种改进的PSO优化算法,并将该算法应用于水轮发电机组PID调速器参数的优化设计,以水轮发电机组转速偏差的ITAE指标作为改进PSO优化算法的适应度函数.以我国某水电站的真实数据对经过优化后的PID控制规律进行计算机仿真.仿真结果表明利用改进PSO优化算法优化的PID控制规律能有效改善孤网运行条件下水轮机调节系统过渡过程的动态性能.  相似文献
6.
离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划中的应用   总被引:25,自引:5,他引:20       下载免费PDF全文
输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用,提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中,DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享,有效地提高了算法的全局收敛能力。通过构造节点扩展矩阵和速度矩阵,建立了输电网络扩展规划问题的求解模型和DPSO求解算法。该算法已成功用于IEEE Garver-6等两个系统,计算结果表明了该方法的可行性和有效性。  相似文献
7.
粒子群优化算法在直线感应电机优化设计中的应用   总被引:25,自引:1,他引:24  
首先介绍了粒子群优化算法(PSO)的基本原理,根据实验提出子改进措施,增强了粒子群优化算法的全局寻优能力,然后结合直线感应电机的设计特点,利用改进的粒子群优化算法对电机进行了优化设计,取得了较为满意的结果。  相似文献
8.
用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法   总被引:22,自引:7,他引:15  
周晖  周任军  谈顺涛  周皓 《电网技术》2004,28(13):45-49
介绍了粒子群优化算法(PSO),结合电力系统实际运行情况提出了适用于离散型变量的改进PSO算法,该算法将全局型和局部型算法有效结合起来,将问题分层解决,并引入了变异算子.在IEEEl4节点系统和130节点实际系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,可在较短的计算时间内取得更好的优化效果.  相似文献
9.
基于改进PSO算法的电力系统无功优化   总被引:22,自引:3,他引:19  
粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)算法是一种简便易行、收敛快速的演化计算方法,但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和变异算子,提出了一种新的改进粒子群优化MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法,并将其应用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型。对IEEE-14节点系统及某地区70节点实际电力系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明MPSO优化算法能有效地应用于电力系统无功优化.其全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了一定程度的提高。  相似文献
10.
提出了一种结合广义蚁群算法和粒子群算法的优化算法,并将其用于求解复杂的非凸、非线性的电力系统经济负荷分配问题.该结合算法同时具有广义蚁群算法的大规模寻优特性和粒子群算法的较强局部搜索能力,在确保全局收敛性的基础上,能够快速搜索到高质量的优化解.多个算例的仿真结果表明了该结合算法的有效性和可行性.  相似文献
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