改进混沌PSO算法的电力系统最优潮流计算

电力工业的市场化改革对最优潮流（Optimal Power Flow,OPF）的计算精度和速度提出了更高的要求。在分析最优潮流理论及其算法的基础上,对比一些经典解算法,引入粒子群优化算法（PSO）来计算发电厂成本耗费问题。考虑到传统PSO算法处理OPF约束条件时,对随机粒子个体的质量和速度的选取不能保证,且收敛速度慢,并容易陷入局部最优解,提出改进的混沌粒子群算法,即利用混沌运动特性来改进粒子群算法。利用该算法与其他算法对IEEE5节点算例进行分析比较,结果表明改进的混沌微粒群优化算法可较好处理最优潮流约束条件,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。在处理最优潮流问题上具有一定的有效性和优越性。     

基于改进的PSO算法求解电力公司最优报价策略

电力公司报价策略是一个双层优化问题,其中上层的ISO是保证社会公共效益最大化而制定的市场清除价模型,确定参与发电的电力公司,下层是基于发电公司利润最大的模型。采用启发式算法求解简单易行,最优解具有全局性,且与初始点选择无关。运用改进后的粒子群优化算法（PSO）求解电力公司利润最大的优化问题,并与确定性方法的计算结果进行了比较。在IEEE30节点6机系统验证了该方法的有效性。