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多时段可中断负荷调度的智能优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑多个可中断用户的多时段可中断负荷优化调度问题一般是一个多目标的组合优化问题,建立了一个多时段多目标可中断负荷优化调度模型,可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化目标,并计入不同可中断用户的不同中断特性和时段耦合约束.给出了应用离散二元粒子群优化算法的多时段可中断负荷调度问题求解方法.基于一个含19个可中断用户和16个时段的可中断负荷调度问题的算例仿真,通过比较采用离散二元粒子群优化算法和遗传算法的优化结果,表明离散粒子群算法在收敛解的质量上优于遗传算法. 相似文献
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考虑多个可中断用户的多时段可中断负荷优化调度问题一般是一个多目标的组合优化问题,建立了一个多时段多目标可中断负荷优化调度模型,可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化目标,并计入不同可中断用户的不同中断特性和时段耦合约束。给出了应用离散二元粒子群优化算法的多时段可中断负荷调度问题求解方法。基于一个含19个可中断用户和16个时段的可中断负荷调度问题的算例仿真,通过比较采用离散二元粒子群优化算法和遗传算法的优化结果,表明离散粒子群算法在收敛解的质量上优于遗传算法。 相似文献
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基于粒子群算法的配电网无功补偿优化规划 总被引:4,自引:0,他引:4
张斌 《电力系统及其自动化学报》2010,22(2)
无功补偿优化配置在电力系统规划设计中有着重要的作用.文中建立了针对10 kV配电网的无功补偿优化配置的数学模型,以配网年电能损失费用与折合为等年值的无功补偿设备的投资费用之和最小为目标函数,以无功平衡、电压合格等为约束条件.求解方法上,采用了改进的粒子群算法,使算法能更好地适应问题的求解.算例结果表明,该方法技术上可行且具有较好的经济性. 相似文献
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应用模拟退火粒子群优化算法(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)求解配电网电容器优化配置问题,在同时考虑系统有功损耗费用和补偿电容器购买、安装和维护费用的基础上,建立了相应的数学模型.为了改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目.将其应用到一个IEEE 33节点配电网的电容器优化配置中,结果表明,模拟退火粒子群优化算法具有合理性和可行性. 相似文献
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文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。 相似文献
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无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。 相似文献
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随机模拟粒子群算法在风电场无功补偿中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在风电机组机端装设无功补偿装置有利于改善风电对系统电压质量造成的负面影响。该文针对风电出力的随机性及负荷和系统电压的变化,提出了求最优无功补偿装置容量的机会约束规划模型,并利用随机模拟的粒子群算法求解。该模型以费用最小为目标函数,考虑了风速的概率分布、风电机组本身的有功和无功特性以及含风电场的潮流处理方法等。通过分析某配电网风电场无功、电压、功率因数的变化情况,利用该文方法进行无功补偿优化,结果表明模型与算法的有效性。 相似文献
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考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的中压配电网无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了以年费用最小为目标函数的无功优化数学模型,提出一种融合裂变和变异操作的分合群粒子群算法求解该模型,并结合对系统分区、合理设置补偿上限等方法减小搜索范围,实现了同时求解补偿点和补偿量。算法在标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的基础上通过分群和裂变,保持粒子的多样性,避免收敛早熟;通过合群和变异,加强算法的搜索精度,提高算法的收敛稳定性。用IEEE 33节点系统进行仿真计算,与标准PSO算法对比表明,改进PSO算法在计算精度、收敛稳定性等方面具有明显优势;与无功二次精确矩法对比表明,改进PSO算法具有自动调整补偿点个数的能力,补偿方案经济性更好,能有效解决中压配电网的无功优化问题。 相似文献
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多负荷水平下的配电网无功优化规划方法 总被引:3,自引:2,他引:1
针对目前多负荷水平无功优化方法计算相对复杂,实用难度较大等不足,提出了结合免疫算法和最优覆盖理论的配网无功优化规划的新方法。该方法通过改进的免疫算法,在最大负荷水平下获得无功最优补偿点和总补偿容量;运用聚类分析思想处理历史负荷数据,简化和统一数据量;根据最优覆盖原理,考虑折算生成各补偿点的无功需求概率分布曲线,以降损和提高电容利用率为目标,最终实现各补偿点的电容分组配置。实际配网应用中的良好效果,充分验证了所提方法计算便捷,配置实用的优点。 相似文献