基于多级惩罚函数的粒子群约束优化算法

基于多级惩罚函数和粒子群算法解决多约束优化问题,采用粒子种群中的多个粒子并行寻优,避免多约束优化问题收敛于局部优化解。定义了多级分配函数作为约束因子表达惩罚函数与约束条件间函数关系,约束因子按照约束条件的不同分为多个等级。提出了粒子群多级惩罚函数算法,应用于三个经典约束优化问题,均在较少迭代次数内得到高精度优化解。     

多能源混合微网容量优化配置研究综述

多能源混合微网的容量优化配置是合理利用可再生能源、保障系统供电稳定性、可靠性和经济性的前提.总结了微网系统容量优化配置的一般方法,对常用于微网系统中的风力发电机、光伏、柴油发电机和蓄电池储能系统的数学模型进行了论述,并介绍了蓄电池储能系统的寿命评估方法;列举了微网容量优化的约束条件和目标函数,以及应用于优化计算的人工智能算法,并对已开发应用的微网系统容量优化配置软件进行了介绍.     

设施选址模型的建立及其应用

通过模拟案例对设施选址中的中值问题、中心问题、覆盖问题等建立模型并进行分析,再引入诸如气象要素、地形要素等约束条件,用层次分析等方法建立设施选址综合目标函数,并对设施选址方法提出一些建议.     

一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法

借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续空间约束优化问题.通过对基准测试函数进行编程求解,对比采用固定参数的蚁群算法求解结果,验证了所提改进算法的正确性和有效性.     

基于牛顿法的电力系统最优潮流计算

为研究电力系统最优潮流问题的可行算法,对牛顿法进行探讨并基于该算法进行最优潮流计算.由于最优潮流问题属于典型有约束条件的非线性规划问题,故引入二次罚函数处理约束条件,将牛顿法和二次罚函数结合并用MATLAB仿真平台进行算法编程,求出IEEE14节点标准系统的最优潮流计算结果,同时得出收敛时间和系统发电成本.实验结果表明:该方法的收敛性较好,计算速度较快;运用牛顿算法求解最优潮流,可使发电成本最小或功率损耗最小,从而达到优化资源配置,降低发电及输电成本的目的,具有很好的经济效益和社会效益.     

基于细菌菌落算法的含分布式电源多目标无功优化

以含风电和光伏的配电网为研究对象,提出了含风电和光伏的配电网多目标无功优化模型.用场景分析法对双馈异步风力发电机(DFIG)进行了场景分析,用Beta分布函数来模拟光伏出力,通过蒙特卡洛方法对配电网进行了无功补偿选址,最后通过细菌菌落优化算法对IEEE33节点配电系统进行了算例分析,验证了该模型及方法的有效性.     

考虑时序特性的分布式光伏接入配电网的选址定容问题研究

针对分布式光伏选址定容问题,根据负荷和分布式光伏的时序特性进行数学建模,在不考虑时序特性和考虑时序特性两种情况下,以网络损耗为优化目标利用蚁群算法分别得到两种不同的分布式光伏选址定容优化配置方案. 通过两种方案的对比分析,说明了分布式光伏接入配电网后对网络损耗和节点电压的优化改善情况,并验证了考虑时序特性进行优化配置的必要性.     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

基于惩罚项的热连轧轧制规程多目标函数优化

为了解决传统热连轧负荷分配优化普遍采用约束方法进行求解时求解步骤繁琐、不容易获得最优解的问题,提出了一种惩罚函数算法.通过引入函数惩罚项,将多目标函数约束求解问题转化为无约束求解问题.建立了带有惩罚项的轧制力、板形、功率和温度的单目标函数,进而采用线性加权求和法建立了综合多目标函数.利用Nelder和Mead单纯形解法则进行求解,简化了求解的步骤,最终得到了兼顾轧制力平衡、板形最优及温度合理的负荷分配方案.实际应用效果表明,与传统负荷分配方式相比,基于多目标优化得到的轧制规程更符合实际生产要求,具有良好的应用前景.     

含分布式发电的配电网无功电压优化的研究

通过对有关分布式发电的有功和无功输出特性进行研究,建立了含分布式发电的配电网无功优化数学模型,并通过改进的粒子群优化算法对模型进行优化。该模型以系统网损和电压偏差最小为优化目标,以系统的有功、无功以及节点电压为约束条件,利用惩罚函数的形式对越限的电压进行处理,并且以IEEE33系统节点为仿真实例进行仿真。仿真结果表明,通过优化粒子群算法对配网系统无功优化后,系统中有功损耗和电压质量都得到了显著的改善。     

一种高层次多电压功耗优化方法

提出了一种在时间与面积约束下,运用遗传算法同时进行操作调度和资源分配的高层次多电压功耗优化方法．对于时间和面积约束所导致的无效染色体,通过将约束优化问题转换成两个目标函数的极值问题,一个为原问题的目标函数,另一个为违反约束条件的程度函数,避免了约束条件对问题求解的影响．对于数据依赖所导致的无效染色体,采用基于数据依赖的单点杂交算子来解决．实验结果表明,该算法比不考虑无效染色体处理机制的简单遗传算法的多电压功耗优化方法的功耗优化能力提高10％,收敛速度提高15％．     

非接触电能传输系统参数非线性规划

针对非接触电能传输系统的频率分叉问题,提出一种改进的参数设计方法.将频率分叉参数模型等效为约束条件,以传输效率最高为目标,同时考虑输出稳压、参数额定值等条件,建立系统的非线性规划模型,采用遗传算法来优化模型参数.为了增强算法处理约束的能力,去掉对约束的整体归一化以增大约束的整体权重|对没有可行个体的种群,将核心约束的满足比例作为新的自适应罚参数,以降低违反核心约束个体的适应度.仿真与实验结果表明：该算法处理约束能力增强|所得参数能使系统稳定运行于零相角频率处,无分叉现象|发现系统在频率分叉区外仍可能存在频率稳定的区域,降低系统参数优化的约束强度.     

求解不等式约束极大极小值问题的罚函数方法

构造一个新的简单精确光滑罚函数来求解含不等式约束极大极小值问题。首先通过添加一个变量,将含不等式约束的极大极小值问题转化为与之等价的连续约束优化问题,然后利用新的简单精确光滑罚函数,对等价的连续约束优化问题进行求解。在扩展的MF约束规范条件下,可以证明：当罚参数充分大时,无约束优化问题的局部极小点也是原极大极小值问题的局部极小点。算例结果表明,给出的罚函数方法可有效地求解含不等式约束的极大极小值问题。     

考虑风光多维时空相关性的电源规划方法

提出考虑风光多维时空相关性的电源规划方法。基于Copula理论和风光出力概率分布建立考虑风光多维时空相关性的风光出力模型, 将出力场景应用于双层电源规划模型中, 提出考虑风光多维时空相关性的电源规划方法。上层是以总规划费用最小为目标函数的投资决策模型, 下层是以运行经济性和调峰特性最优为目标的短期运行优化模型。通过某地区算例验证分析了所提方法的有效性。结果表明,考虑风光时空相支性能够降低数据模拟误差,提高规划方法的经济效益,改善调峰特性。     

一种新的填充函数方法

提出了一种解决含有等式约束及不等式约束的全局优化问题的填充函数方法.该方法是把含有等式约束及不等式约束的全局优化问题,转换成只含有不等式约束的全局优化问题,再利用罚函数的思想,把求解有约束的全局优化问题化成求解无约束的全局优化问题.     

约束优先边值固定最优控制嵌套优化方法

针对边值固定的最优控制问题,提出一种约束优先嵌套优化方法,将边值固定问题转化为嵌套的2个边值无约束最优控制问题.将两点步长梯度法实行内层优化求解满足边值约束的可行控制策略,与无记忆拟牛顿法实行外层优化求解最优目标函数相结合,避免了罚函数法的不足,提高了优化算法收敛的稳定性和高效性.同时引入一种特殊的控制变量转换方法,通过中间变量和函数转换消除控制边界约束.经典实例的研究结果表明,该算法在收敛性能和求解效率方面具有显著的优越性.     

基于DDPG算法的光伏充电站策略优化

由于引入了光伏新能源,光伏充电站既可以通过向车辆充电获取利润,也可以对电网供电获得效益,因此如何合理安排充电、获得最大收益是充电策略研究的重点。通过深度置信策略梯度(DDPG)算法,对充电策略进行优化,将利润作为回报函数,训练智能体,可在无先验的基础上实现在线优化。最后,通过仿真实验证明,该算法可以在不同车辆、不同光照情况下取得相对较高的利润。