基于多目标粒子群算法的微电网优化调度

提出了一种经济与环保相协调的微电网优化调度模型,针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型,并利用多目标粒子群算法(MOPSO)求解微电网优化调度问题,仿真结果表明该模型对微电网优化调度具有一定的指导作用。     

基于改进粒子群优化算法的微电网经济调度研究

微电网经济调度是一个复杂的多约束、多目标非线性优化问题。为了实现微电网中各微电源设备的经济运行,充分发挥分布式能源的发电优势,基于改进粒子群优化算法对微电网经济调度进行研究。在研究中,提出光伏发电预测与负荷预测背景下的微电网多目标模型,考虑蓄电池使用寿命,以经济成本最低和环境成本最低为目标,利用改进粒子群优化算法进行求解。通过案例分析,确认了研究成果的有效性。     

基于混沌的多Agent粒子群算法在微电网并网调度中的优化研究

考虑到微电网中的分布式电源具有较强的波动性和随机性,会对微电网并网的优化运行带来较大影响,在满足系统约束条件下,提出综合考虑各分布式电源发电成本、环境治理费用、微电网并网收益和新能源发电补贴的微电网并网多目标优化调度模型。针对现有标准粒子群算法中可能存在的局部收敛等问题,将多Agent技术和混沌优化的思想引入粒子群算法中,提出一种多Agent混沌粒子群算法用于求解微电网并网多目标优化调度问题,并结合实际微电网案例验证所提出的数学模型的合理性与优化算法的有效性。     

基于量子粒子群算法的微电网优化调度

在微电网运行中,优化调度尤为重要。针对多种分布式电源(DG)的微电网,提出一种分优先等级的发电控制策略,采用量子粒子群算法对微电网经济运行优化求解。在并网条件下对微电网在一天24 h内进行运行仿真,仿真结果表明,采用的方法与策略是有效的。     

基于鸟群算法的微电网多目标运行优化

为了在微电网的运行中寻找到最理想的调度策略,对于微电网的多目标优化问题,采用传统智能算法求解易陷入局部最优而难于找到全局最优解,因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法,对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型进行求解。该算法模仿鸟群觅食、警觉、迁移的习性,生成对应的种群更新策略,兼具粒子群算法搜索效率高和微分进化算法稳定性好的优点。通过与两者寻优结果比较,表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛鲁棒性好的特点。     

基于HSMOPSO算法的微电网经济与环保协同优化方法EI北大核心CSCD

将微电网运行的经济性和环保性作为目标进行优化调度,可促进两者的协同优化。在算法上,传统多目标粒子群算法(MOPSO)采用拥挤距离法寻找集群最优解,局部性强而全局性较差。为此,首先构造了引入模糊相似矩阵的多目标粒子群算法(FMOPSO),以提高算法的全局性;然后综合两算法的优点,提出了混合策略下的多目标粒子群算法(HSMOPSO)。结果表明:将一欧洲典型微电网作为优化调度对象,采用HSMOPSO算法求得的非劣解集不仅更贴近真实的Pareto最优前端,且分布广而均匀,并且具备良好的多样性;在微电网中引入储能技术后,优化结果更靠近坐标原点,实现了Pareto改善。研究结果验证了所提优化算法兼具良好的局部搜索能力与全局搜索能力,同时也论证了引入储能技术可显著促进微电网经济与环保的协同优化。     

基于免疫进化算法的粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用

针对高维、复杂的梯级水库优化调度在求解时易出现"维数灾"或陷入局部最优解的问题,本文提出了基于免疫进化算法的粒子群优化算法,该算法充分利用了免疫进化算法的全局搜索特性和粒子群算法的局部搜索能力,克服了粒子群寻优中对初始种群的依赖和易陷入局部最优的不足.通过实例计算表明,应用该算法求解梯级水库优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高,从而为求解高维,复杂的梯级水库优化调度提供了新的思路.     

考虑源荷交互的独立微电网分层优化调度

提出了一种分层调度模型，上层模型中采用移动边界法对负荷进行不同时段的划分，建立了需求响应模型，以光伏、风电发电与负荷用电的不平衡量最小为目标，对独立微电网不同时段的电价进行求解；在优化的分时电价及负荷的基础上，下层模型中以微电网调度成本最小为目标，建立了负荷、分布式电源与负荷不平衡量最优调度补偿的经济模型，使得微电网的经济性最优。上、下层模型均采用粒子群算法进行求解。对某地区的独立微电网进行仿真，验证了模型的合理性。     

基于智能单粒子算法的微电网经济调度

为充分消纳可再生能源,以分时电价为杠杆,通过经济调度手段,对微电网内分布式发电资源进行优化配置。在综合考虑各类分布式电源发电成本和环境成本的基础上,计及热电联供收益、电能交易收益、电价补贴等多项运行收益,建立微电网多目标经济函数。考虑储能系统在不同时间断面上的耦合性问题以及时移特性,结合分时电价、净负荷曲线进行预调度。考虑微电网实时调度的快速性要求,运用智能单粒子算法搜索调度变量的最优解,并与常规粒子群算法进行对比。算例分析了基于冬季典型日数据的微电网调度方案和各项经济指标,结果表明微电网调度模型、调度策略和优化算法合理有效。     

基于多目标离散粒子群优化算法的微电网重构

将多维度精英粒子扰动策略与粒子群优化算法相结合,得到一种多 目标离散粒子群优化算法,用于求解微电网重构问题.这一多目标离散粒子群优化算法以粒子的速度信息为概率,由粒子向正方向或负方向移动来更新自身位置信息;通过多维度精英粒子扰动策略,动态调整粒子群跳出陷阱的能力和局部精细搜索能力;引入线路负荷均匀度,作为辅助评价指标....     

粒子群优化算法及其在机组优化组合中应用

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了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,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。     

基于混沌粒子群算法的多目标无功优化研究

针对传统无功优化的不足,建立了以电网有功损耗最小、节点电压偏移最小、静态电压稳定性最好和无功成本最小的多目标无功优化模型.为了将这4个目标同时进行优化,提出了基于Pareto解的混沌粒子群算法多目标无功优化方法,求出该多目标优化问题的Pareto最优解集,供决策者根据实际情况进行科学决策选择.为证明提出方法的有效性,对IEEE30节点系统进行了多目标无功优化分析,结果表明本文提出的方法能够得到良好的无功优化结果.     

电力系统电压和网损优化计算

采用非线性规划中的梯度法，进行电力系统的电压、网损优化计算。其中补偿节点 的处理，开始均作为ＰＶ节点，计算结束前转化为实际的补偿量。步长由电压的最大误 差 比梯度的最大分量来决定，使得计算速度大大加快。对于一天24 ｈ的优化，在保证电压 合 格率的前提下，减少了可调设备动作的次数，使得总体经济效益较优。所编程序通过银川供 电局较长时间的实际使用，证明原理正确，经济效益显著。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。     

基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化

应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。     

Particle Swarm Optimization with velocity control

This paper presents a new Particle Swarm Optimization (PSO) technique with velocity control. In the proposed method, we lead the particles from intensification to diversification by adding a random number to the velocity of the particle depending on the distance from global best position (gbest), and thereby the particles can search widely in the search space. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

电磁装置优化设计的改进禁忌算法

通过引入细化搜索过程、提出连续变量空间离散的新技术和邻域产生的新规则、存储已搜索过的状态空间等措施 ,本文给出了一种改进禁忌算法。为验证算法的可靠性 ,给出了典型数学函数和实际工程问题的数值计算结果。     

基于短期预测信息和长期值函数近似的大规模电动汽车实时随机优化调度算法

针对大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)和可再生能源接入背景下主动配电网的实时随机调度问题,提出了一种结合短期预测信息和长期值函数近似的双层实时调度模型。为应对大量EV接入后的维数灾问题,首先提出双层调度框架,上层建立EV集群模型,下层根据EV特性提出功率分配算法对每辆EV制定充电计划,实现上层集群指令的完全消纳并满足各EV充电的需求。同时,为应对EV行为、实时电价及可再生能源出力不确定性的问题,实时优化时采用预测算法预测短期内未来接入的EV行为、可再生能源最大出力与实时电价,并通过值函数近似评估短期决策后系统的值函数,从而实现EV集群充电计划、可再生能源调度计划与购电计划的实时分阶段决策。仿真算例表明,所提模型可以实现大规模EV接入下主动配电网的实时随机调度,同时具备良好的鲁棒性。     

基于免疫算法的火电厂机组优化组合

在电厂各发电机组间实行机组负荷优化分配,提高运行效率,能改善机组的经济性,降低成本。然而,由于机组优化组合问题本质上属于大规模非线性混合整数规划问题,到目前为止还没有得到一种绝对严格的优化求解方法。免疫算法模拟生物的免疫系统原理,是一种全局概率搜索算法。文章将该算法改进用于解决机组优化组合问题,并用实际算例验证其可行性。     

300 MW循环流化床锅炉运行优化

结合2台300 MW循环流化床(CFB)锅炉的实际运行状况,介绍了一系列的运行优化和逻辑优化方法:将埋刮板给煤线中间给料机由运行转为备用,减小下水冷壁的磨损;低负荷时停运辅机,降低厂用电率;掺烧一定比例的非设计煤种;优化燃油系统运行方式;空气预热器入口烟温较高时投入锅炉吹灰,保证单台空气预热器安全运行;调节燃煤粒径,控制床压等.采用这些优化措施达到了300 MW CFB锅炉更加安全、稳定、经济运行的目的.