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基于粒子群优化算法的AGC机组调配研究
引用本文:王亚军,房大中.基于粒子群优化算法的AGC机组调配研究[J].继电器,2007,35(17):58-61,64.
作者姓名:王亚军  房大中
作者单位:天津大学电气与自动化工程学院 天津300072
基金项目:教育部博士点基金支持项目(06D0006)
摘    要:电力市场下AGC机组的调配问题是辅助服务领域中的一个重要研究内容。提出了一种基于粒子群优化算法的AGC机组调配方案。该方法基于AGC机组调配的数学模型,考虑了机组调节容量,调节速率等约束条件。介绍了算法的基本原理,并分析了参数的不同取值对算法收敛性的影响。实际系统的算例表明,利用粒子群优化算法,不仅可以克服整数规划法可能得不到最优解的缺点,而且与遗传算法比较具有收敛性好,收敛速度快的优点,从而为AGC机组的调配问题提供了一种新的有效算法。

关 键 词:电力市场  自动发电控制  粒子群优化算法  机组调配
文章编号:1003-4897(2007)17-0058-04
修稿时间:2007-01-28

Research on AGC unit dispatch based on particle swarm optimization algorithm
WANG Ya-jun, FANG Da-zhong.Research on AGC unit dispatch based on particle swarm optimization algorithm[J].Relay,2007,35(17):58-61,64.
Authors:WANG Ya-jun  FANG Da-zhong
Affiliation:School of Electrical and Automation Engineering ,Tianjin University, Tianjin 300072,China
Abstract:The problem of AGC unit dispatch is an important research aspect in auxiliary service of power market. A new AGC unit dispatch method is developed using the particle swarm optimization (PSO) algorithm. Constraints of the AGC unit regulating capacity and regulating speed are considered in the AGC dispatch model. The principle of PSO is introduced and the influence of parameter setting on its convergence speed is analyzed. The PSO algorithm could overcome the shortcoming in using the integer programming method. Compared with the genetic algorithm, the PSO algorithm has good convergence and high convergence speed. Case studies on a realistic system show that the PSO is effective in solving the problem of AGC unit dispatch.
Keywords:electricity market  automatic generation control(AGC)  particle swarm optimization algorithm  unit dispatch
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