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1.
粒子群优化算法在电力系统中的应用   总被引:24,自引:24,他引:61  
粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术.它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见.文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果.随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力.  相似文献
2.
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:20,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
3.
电力系统机组组合问题的改进粒子群优化算法   总被引:13,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
4.
含风电场电力系统经济调度的模糊建模及优化算法   总被引:13,自引:13,他引:26  
随着人们对风电的日益关注,新型风电场的容量在并网系统中所占比例不断增加,这对传统电力系统的经济调度问题提出了新的要求。特别是风电场输出功率的随机变化给系统的经济调度带来了更多的不确定性因素。文中应用模糊理论建立了含风电场电力系统动态经济调度的模糊模型,使调度结果能够表达决策者的意愿,从而更好地适应风机输出功率的随机性。在优化算法上,利用下降搜索思想对传统粒子群算法进行了改进,并将改进后的算法用于求解提出的动态经济调度问题。在算例中进行了测试,结果验证了所提出的方法的可行性。  相似文献
5.
负荷模型参数辨识的粒子群优化法及其与基因算法比较   总被引:7,自引:7,他引:14  
粒子群优化法(PS算法)具有全局性能好、搜索效率高等优点。文中应用该算法进行电力系统负荷模型的参数辨识,并将其与模拟进化算法进行比较,发现PS算法在计算时间、全局性方面均有比较明显的优势。讨论了PS算法中用以调节全局搜索和局部搜索关系的权重ω与搜索效率之间的关系,并给出了适用于电力系统负荷参数辨识的ω值。提出了一种利用PS算法的收敛快速性来提高全局性能的工程实用方法,并对工程实例进行辨识,收到了良好效果。  相似文献
6.
基于扩展粒子群优化算法的同步发电机参数辨识   总被引:7,自引:7,他引:10  
提出一种新的扩展粒子群优化(EPSO)算法并应用于同步发电机参数辨识。在粒子群优化(PSO)算法的基础上,EPSO算法采用更多粒子的位置值信息进行变异操作,并且提出根据各粒子的适应值大小确定算法控制参数的方法,保证了扩展后算法的收敛性,EPSO算法模型更具有通用性。仿真算例结果表明了在系统受到较大干扰的情况下,EPSO算法比EP算法和PSO算法具有更精确的参数综合辨识能力,并且EPSO算法比EP算法具有更高的收敛效率。  相似文献
7.
电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法   总被引:7,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
8.
基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复   总被引:7,自引:7,他引:4  
鉴于现有的配电网故障恢复算法普遍存在着计算速度慢或难以搜索到全局最优解的问题,提出了一种基于改进二进制粒子群算法的配电网故障恢复算法。首先采用等效负荷模型简化网络;在确定目标函数时,引入了层次分析法求解各指标的权重值,较之传统的经验确定法更符合实际;然后从惯性权重和学习因子的选取及粒子相似性控制2个方面对基本二进制粒子群算法进行了改进。算例分析表明,文中所提出的方法计算速度快,易收敛到全局最优解,能有效地求解配电网故障恢复问题。  相似文献
9.
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
10.
一种混合智能算法在配电网络重构中的应用   总被引:6,自引:6,他引:22  
提出了一种新的混合智能方法用来解决配电网络重构问题。该方法结合了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)两者的优点,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。通过对IEEE16节点、IEEE33节点、IEEE69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。  相似文献
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