基于改进粒子群算法的负荷优化调度

电厂机组间负荷的优化调度有利于电厂的经济运行和科学管理.基于改进的粒子群算法,将机组启停的信息附加到粒子群中,结合机组运行及停运的时间约束,以机组煤耗特性为基础建立全厂煤耗最小的目标函数,全面考虑机组运行的约束条件,完成机组启停及负荷分配的双重优化;与传统的等微增率准则相比较,调度结果更加经济.     

基于局部粒子群算法的家庭用电负荷优化控制策略

提出一种分时电价政策下电能总花费最低的家庭用电负荷优化控制策略.采用局部粒子群算法对家庭中4类常见用电负荷的花费进行优化,与无优化处理和传统粒子群算法进行对比分析,并在Python平台上搭建数学模型和开展仿真实验.结果表明,局部粒子群算法可大幅度减少家庭用电花费,具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点,可推广应用到家庭能源管理领域相关研究.     

基于粒子群算法的受端电网紧急切负荷优化

针对多直流馈入受端电网的直流闭锁故障提出一种紧急切负荷优化模型和求解方法。模型兼顾安全性与经济性,以切负荷总量最小为优化目标,计及暂态频率、电压偏移、线路过载、节点切负荷量限制等约束条件,优化各节点切负荷量。针对模型非线性强导致难以直接求解的问题,基于粒子群优化算法和并行计算技术,提出粒子演化的自适应参数调整方法,提高优化算法的全局寻优能力和优化速度。以山东电网模型为例,验证算法在严重直流闭锁故障下的紧急切负荷控制有效性。     

改进粒子群优化算法的PID交流伺服系统控制策略

交流伺服系统由于其具有稳定性好、响应速度快等优点,在工控领域得到了广泛应用.但是采用传统控制策略难以获得满意的控制效果.针对这一问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制策略,利用粒子群算法对控制器的初始参数进行优化,消除控制器的初始值对控制效果的影响,同时克服不确定因素对系统响应性能的不利影响,使其达到最佳工作状态.Matlab仿真结果表明,该控制策略有收敛速度快、控制精确度高及抗干扰能力强等优越性,改善了常规PID控制器的性能.     

基于改进粒子群算法的储能系统优化运行

针对储能系统运行经济性及储能电池运行损耗评估问题,建立计及电池损耗成本的储能系统运行收益优化模型;同时,针对标准粒子群算法全局寻优能力不足,罚函数难以选取等问题,提出一种双适应度混沌粒子群算法,采用该算法对电池损耗及储能系统收益情况进行优化计算,并与采用标准粒子群算法优化和未经运行优化所得结果进行对比分析。结果表明:储能电池损耗成本对系统收益影响明显,应建立合适的电池损耗模型进行评估计算;对储能系统进行运行优化后,合成负荷曲线方差减小,负荷峰、谷值削减,系统收益提高,损耗成本占比减小;通过与其他两种运行情况对比发现,双适应度混沌粒子群算法寻优所得储能系统运行收益值更高,储能系统经济性更佳。     

基于改进粒子群算法的智能照明控制策略研究

为了提高照明系统节能和舒适兼顾的综合性能,研究了室内照明的自然光利用和照明灯具最佳组合的智能控制策略.根据太阳高度角以及窗户的方位角计算人眼所处位置的太阳高度角,建立了窗帘调节模型,通过调节电动窗帘的位置来满足人眼舒适性的要求.当自然光照不足需要人工补光时,利用改进的粒子群算法求解出最佳的灯具亮度组合,实现舒适和节能的综合最优.最后通过实际的办公室模型进行了模拟仿真,验证了控制策略的有效性.     

改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法,存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点,为此提出了一种改进的粒子群优化算法,从初始解和搜索精度两个方面进行了改进,提高了算法的计算精度,改善了算法收敛性,很大程度上避免了算法陷入局部极小.对经典函数测试计算,验证了算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的中央空调系统节能优化控制

建筑的中央空调系统等设备用电能源消耗大,导致建筑能耗持续增长。为解决上述问题,首先根据中央空调工作原理,建立中央空调系统各设备能耗的数学模型,并选取决策变量;然后以中央空调系统总能耗最小为目标,以各变量上下限、设备之间的耦合关系、能量守恒等作为约束条件,建立中央空调系统节能优化模型;其次,将室内实时所需冷负荷与室内设定温度作为已知量,各决策变量作为输入量,中央空调系统总能耗作为输出量,降低模型的复杂程度;接着提出一种基于动态权重系数与加速因子的改进粒子群算法（IPSO）,对各决策变量进行协同优化控制,搜寻中央空调系统节能优化模型的最优解;最后,通过仿真分析对比IPSO与标准粒子群算法,IPSO结果更优、收敛性更好,优化后的空调系统总能耗较优化前显著降低,验证了所提模型与方法的有效性。     

基于粒子群算法的火电厂机组负荷优化分配

通过研究粒子群(PSO)优化算法的基本原理,分析了该算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并将PSO优化算法应用于电厂机组负荷优化分配问题的研究。通过在3台机组系统的应用,验证表明较之遗传算法等传统优化算法,PSO优化算法在优化结果、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,能更好地达到或接近全局最优解。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

简单介绍了基本的粒子群算法,阐述了在电力系统无功优化中的数学模型和变量的约束条件。对于粒子群算法容易陷入局部最优解和后期收敛速度比较慢的问题提出了两个改进的方法,并且在IEEE-6节点系统上进行仿真实验,证明了本算法的可行性和优越性.     

一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法

粒子群优化粒子滤波算法能有效改善粒子退化问题,但其适应度函数受量测噪声方差影响较大,限制了滤波精度的提高.为此,提出了一种基于粒子群优化的粒子滤波改进算法.该算法给出一种新的适应度函数,用当前状态估计值与各粒子状态的差值大小作为评价标准,使得最终优化粒子受噪声方差影响减小,在量测模型精度高的场合中提高了滤波精度.理论分析及仿真结果表明,本文所提算法的滤波性能优于标准粒子滤波与粒子群优化粒子滤波算法.     

基于学习理论的改进粒子群优化算法

论文针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,提出基于学习理论的粒子群算法(L-PSO).该算法通过为粒子群全局最优粒子设定最大周期限制,使达到最大周期的全局最优粒子可以被取代,同时利用聚类的思想对粒子群进行分组,通过随机选择两个组中心,以一定概率进行交叉变异,生成竞争粒子并替换达到最大周期的全局最优粒子,能够较好地避免算法陷入局部最优,提高算法的收敛速度.在基准测试函数集上的测试结果表明该算法有效.     

改进的协同粒子群优化算法

针对协同粒子群优化算法存在停滞,不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进的协同粒子群优化算法(CCPSO-Hk),该算法将混沌理论引入协同粒子群算法(Chaos PSO)中,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等改善了协同粒子群算法(Cooperate Particle Swarm Optimization)的性能.通过仿真验证算法的有效性.     

基于改进二阶粒子群算法的微电网群优化调度

分布式电源（distributed generators,DG）在电网中渗透率不断提高,微电网群（multi-microgrid,MMG）作为就地消纳DG的小型电力系统,能有效解决DG出力不确定性带来的问题。针对MMG优化调度问题,建立了基于运行经济性的协同优化调度模型。为提高模型求解的精度与速度,提出了一种改进的二阶振荡粒子群算法。该算法首先通过Logistic映射初始化种群,然后采用自适应动态方法改变惯性权重,并引入4个振荡变量增加粒子群的多样性,仿照微分方程根的特性确定振荡变量范围,使算法前期全局振荡收敛,后期局部渐近收敛。最后利用仿真案例验证了所提算法求解MMG协同优化调度模型的有效性。     

桁架优化的改进粒子群算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将一种新型智能优化算法--基于“综合学习策略”的粒子群算法（comprehensive learning parcle swarmoptimization,CLP-SO）应用于桁架结构的优化问题中．首先介绍了CLPSO算法的基本原理,给出了基于CLPSO算法的桁架结构优化设计的数学模型,并对经典桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较．分析结果表明了该方法进行结构优化设计的有效性．     

基于自适应粒子群算法的智能家居管理系统负荷优化模型

在能源互联网发展的背景下,针对电网需求侧响应的策略及用户节约用电成本的要求,设计智能家居管理系统(smart home management system, SHMS)的基本结构,构建智能家居管理系统负荷优化模型,并采用引入衰减因子的自适应粒子群算法对模型进行求解,可得到满足用户要求的家庭负荷运行方案。仿真算例采用了实际的分时电价、室外温度、负荷参数等信息,与优化前相比,用户负荷曲线得到改善,用电成本及用电量明显下降,验证了算法的有效性。     

基于二进制粒子群算法的可中断负荷优化调度

可中断负荷是非常重要的需求侧资源.本文对于在保证系统安全的前提下进行可中断负荷的优化调度,基于二进制粒子群优化算法(BPSO)分时段优化调度特性不同的多个可中断负荷,以满足系统各时段削减容量的需求,同时满足可中断负荷的运行约束条件,并使供电公司支付的补偿费用最小以及执行中断的次数最少.使用加权的处理方法把可中断负荷优化...     

电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法

为解决电力系统中的经济负荷分配问题,将改进粒子群算法用于其中。该算法是以基本粒子群算法为基础,利用优化惯性权重策略以及改进最优最差粒子策略,使改进粒子群算法具有高效率全局搜索能力。对三个算例进行仿真测试,证实该算法可有效地解决经济负荷分配问题;性能对比显示,该算法求得的解优于基本粒子群算法及其它优化算法所求得的解。     

简化粒子群优化算法改进研究

简化粒子群优化算法（sPSO）去掉了PSO中的速度项,使算法性能有了显著提高。文章以该算法为基础,讨论了sPSO的改进方向,然后提出了惯性权值优化的简化粒子群优化算法（wsPSO）以及带极值扰动和惯性权值优化的简化粒子群优化算法（wtsPSO）,并通过实验验证了改进的有效性节。