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1.
改进粒子群算法及其在输电网规划中的应用   总被引:31,自引:5,他引:26  
根据粒子群算法收敛性受初始粒子分布影响较大的特点,结合非线性单纯体法(nonlinear simplex method NSM),提出了一种粒子群初始化方法。该方法克服了随机初始化粒子时不能保证粒子合理分布的缺点,对提高初始粒子质量、加速PSO算法的收敛速度起到了有效的作用;同时分析了罚函数形式的适应度函数使迭代过程产生振荡的现象,根据对偶拉格朗日法,提出了一种交叉迭代法,克服了罚函数法的不足。最后通过算例证明了这2种方法应用于电网规划的有效性和正确性,为PSO算法的进一步改进拓展了思路。  相似文献
2.
遗传算法在电网规划应用中的改进   总被引:21,自引:3,他引:18  
张俊芳  王秀丽 《电网技术》1997,21(4):25-27,32
本文利用遗传算法建立了电网规划的数学模型,在此基础上提出了用竞赛法进行生殖操作、两点交叉、保留优良品种等改进措施,加快了收敛速度,提高了计算精度。  相似文献
3.
总结了粒子群(PSO)算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术.该技术由5要素组成:①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判据.还结合电网规划的特点提出了采用启发式逐步倒推模型对局部最优子群进行深度搜索的技术.在电网规划中的应用表明,该2项技术克服了PSO算法的收敛困难,提高了PSO算法的搜索效率,保证了PSO算法的全局搜索性能和局部搜索性能.同时,也为其它算法提供了新的优化思路.  相似文献
4.
基于模糊控制遗传算法的输电系统最优化规划   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
用遗传算法求解优化问题时,要花费大量时间对基因进行测试,,速度较慢。另外,遗传算法的性能还强烈地依赖于一睦相关参数(例如交叉和变异的概率)的选取。文中以电网规划为背景,对简单遗传算法(SGA)进行了多方面改进,得到模糊控制遗传算法(FLCGA)。该算法速度快,收敛到全局最优解的概率大。与基于传统遗传算法的电网规划比较,FLCGA算有明显的优越性。  相似文献
5.
基于联系数模型的电网灵活规划方法   总被引:10,自引:2,他引:8  
介绍了联系数概念及其运算准则,提出了联系数大小比较的联系数模型和基于联系数模型的电网灵活规划模型,在该规划模型中采用成本效益分析法评价方案的优劣程度。用联系数处理电网规划中的各种不确定性信息,构造了电网规划的确定与不确定系统。算例证明该方法得到的电网灵活规划方案具有更好的适应性和灵活性,且方法计算简单,思路清晰,可用于求解大型电网灵活规划问题。  相似文献
6.
考虑阻塞管理的一种启发式电网规划方法   总被引:10,自引:7,他引:3  
阻塞问题是输电网运行的关键问题之一,合理、优化的电网规划是从根本上消除阻塞的有力措施.文章以Pool交易模式为大环境,考虑了仅允许发电侧投标的单一买方市场方式和双拍卖方式下阻塞管理的特点,将两种阻塞调度模型统一为根本形式一致的标准二次模型,直接通过二次规划法求解;并分别针对这两种交易方式提出了新的灵敏度指标,以表征待建线路对消除阻塞的功效相对于其投资的对比关系.算例结果表明文章提出的灵敏度指标合理有效,这种新的基于灵敏度分析的电网规划方法能实现规划问题的简单、快速和启发式求解,具有较好的实用性.  相似文献
7.
计及阻塞管理及剩余容量的并行粒子群电网规划   总被引:10,自引:5,他引:5  
基于电力市场阻塞管理技术,采取了综合调整网络架线及发电计划和安装潮流控制设备等措施,并计及网络剩余容量经济指标,建立了新的电力网络规划模型。在分析该模型特点的基础上,提出了对变量进行分类,使用并行粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对其进行求解的方法,该方法具有灵活性和可扩展性,适于解决多因素、多变量电网规划问题。算例表明,该模型可显著提高规划方案的经济性;并行PSO可有效地提高算法的计算速度和收敛性能。  相似文献
8.
基于熵权法的输电网规划方案模糊综合评价   总被引:10,自引:2,他引:8  
聂宏展  吕盼  乔怡  姚秀萍 《电网技术》2009,33(11):60-64
为解决模糊综合评价中权重存在主观性的问题,将熵权法引入模糊综合评价,根据决策专家的意见自动确定各因素的权重系数。建立了适用于输电网规划方案评价的模糊综合评价模型,通过对合成算子进行改进,充分利用了各指标的全部评价信息,得到的评价结果更易于分辨。IEEE Garver-6算例的计算结果表明,该模糊综合评价体系理论清晰、计算方便、结果直观,具有一定的实用价值。  相似文献
9.
基于模式记忆并行蚁群算法的输电网规划   总被引:9,自引:0,他引:9  
该文讨论了目前大规模输电网规划求解中常见的无法完成对解空间的充分搜索,从而难于求得全局最优解的问题;给出了泛函形式的输电网规划模型,并重点分析了输电网规划解的模式。在分析了传统蚁群算法易产生未成熟收敛现象及其原因的基础上,设计了一种基于模式记忆的并行蚁群算法,该算法通过模式记忆实现了解空间分解,能够有效地识别、记忆和跳出局部最优解;通过局部细化搜索进一步加强了局部搜索能力;通过并行计算提高了计算速度。某实际77节点的算例分析表明了该算法具有很高的计算效率和优秀的局部、全局收敛性,有效克服了现代启发式算法在求解输电网规划问题时存在的效率不高及未成熟收敛等现象。  相似文献
10.
动态规划在电力建设项目投资决策中的应用   总被引:9,自引:2,他引:7  
电力建设项目的投资决策是一个复杂的决策系统,同时也是一个多阶段,多状态的动态决策过程,作者利用动态规划的多阶段寻优的特点,建立了动态规划的数学模型,对电力建设项目进行了分阶段的评价和选择,通过求解动态规划模型,获得电网建设的最优投资规模和投资时。文章将方法应用在汕头的220KV电网建设上,得出了汕头电网建设的动态决策结果,得到规划期内各年的最佳电网建设项目安排,使电网建设投资具有科学性和可行性。  相似文献
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