梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法

针对多约束、非线性、不可微的梯级电站群短期水火联合经济调度优化问题,在标准灰狼算法的基础上,提出了一种基于改进灰狼算法的梯级电站群短期水火联合经济调度优化方法以处理该复杂优化问题。该算法通过融入纵向交叉操作以修正狼群前进方向,改善算法的全局收敛性;采用一种新型约束处理方法,解决传统差额约束处理方式无法处置的强耦合关系变量的违约问题,提高算法的计算效率。仿真结果表明:该优化方法不仅克服了标准GWO的缺陷,且在求解质量、精度、收敛性和稳定性等方面较其它算法具有明显优势。     

基于改进多目标海樽群算法的电力系统优化调度

文中提出了一种新的多目标海樽群优化算法,将其与等式约束修正技术和可行解占优约束处理技术相结合,用于求解高度约束的电力系统环境经济优化调度问题。该算法采用高斯采样策略和变异操作增强其寻优性能;通过一种改进的基于动态拥挤距离的非支配排序方法获得分布均匀的帕累托最优前沿;应用模糊集理论为决策者提供最佳折中解。在IEEE 30节点6机组标准测试系统上进行算例仿真,并与其它优化算法进行了对比。结果表明,所提算法在求解电力系统环境经济调度问题时具有更好的优化效果。     

基于改进灰狼算法的含分布式电源配电网重构研究

使用基本环矩阵编码的智能优化算法在处理配电网重构问题中,通常使用无序的解空间,解空间中局部峰值较多,使得智能优化算法难以发挥自身优势,耗时严重且难以寻找到最优解。针对以上问题,提出一种有序环网编码方式,并基于改进灰狼算法求解含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的重构方法。首先,将基本环矩阵的元素按支路顺序排列,再利用启发式规则初步寻找较优解,并将其与初始狼群中的Alpha狼比较,取其较优解作为新的Alpha狼;然后,引入Gamma狼,用于环绕Alpha狼寻优,使狼群保证种群多样性的同时,提高其局部搜索能力;最后,使用改进灰狼算法求解修改后IEEE 33配电网和Taipower 84配电系统,有效地降低系统网损并且提高了系统内的最低电压。经验证,该方法有效可行、算法简单、快速性高,得到的结果更优。     

基于多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度研究

提出了一种新的多目标粒子群优化(Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO )算法,用于求解电力系统的环境/经济调度问题。通过设计特定的约束修正因子,将不可行解修正成可行解,并在此基础上用惩罚函数法构建了新的适用于多目标粒子群的适应度函数模型。根据帕累托占优条件形成历史帕累托最优解集和全局帕累托最优解集,引入稀疏度排序法选择全局最优解,基于帕累托最优前沿的斜率特性,提出用斜率法筛选非劣解,采用基于模糊数学的满意度评价模型选择POF的折衷最优解。最后,用IEEE-30节点标准测试系统对所提算法进行了仿真测试,并与其他算法进行了对比。仿真结果表明所提算法可行、有效。     

求解全局优化问题的多策略改进灰狼算法

针对原始灰狼算法在求解全局优化问题时,存在后期收敛速度慢、易陷入局部最优、优化效率低等缺点,提出一种多策略改进的灰狼优化算法(multi-strategy improved grey wolf optimization, MSI＿GWO)。从参数、搜索机制以及最优解扰动3个方面引入3种改进策略。对控制参数a,采用非线性调整策略,改进算法的勘探和开发能力;采用动态权重策略进行位置更新,提高算法的收敛性;设计小波最优解扰动策略,提高种群多样性,同时避免算法陷入局部最优。对MSI＿GWO算法的寻优性能进行验证,选取单峰多峰共9个测试函数完成仿真实验,并与其他改进灰狼优化算法以及粒子群、天鹰优化算法、蜜獾算法进行比较,结果表明,MSI＿GWO算法在收敛速度和寻优效率方面均为最优的。     

基于改进MOBCC算法的热电联合系统经济环境调度

热电联产因其节能减排作用成为综合能源系统的重要组成部分,对于热电联合系统经济环境调度问题,采用基于帕累托支配的改进MOBCC算法求解,改进MOBCC算法在收敛性、解集的多样性和时间效率上具有优越的性能.采用基于约束违反指数的约束处理方法处理约束条件,并采用基于目标满意度与目标权重之间关系的多目标决策方法选择最优折衷解....     

计及可用输电能力的风电并网系统中STATCOM的双层优化配置

针对静止同步补偿器最佳安装位置与容量问题,建立了风电并网系统中计及可用输电能力、静态电压稳定性与投资成本的静止同步补偿器双层优化配置模型。基于后向削减法对风电出力进行场景划分,上层为多目标优化配置层,下层为最优潮流计算层;通过对多目标灰狼算法添加混沌初始化,引入粒子群算法中的速度计算方式等提出基于网格法的多目标灰狼粒子群算法以求解多目标优化问题。在IEEE 30节点上对建立模型进行计算,验证了所提模型的可行性和算法改进的有效性。     

基于PCPSO算法的配电网多目标动态优化*

为了适应当前配电网日趋复杂且分布式电源大量接入的情况,提出一种改进的多目标粒子群优化算法。该算法在标准粒子群算法中引入Pareto前沿和混沌搜索,通过Pareto前沿处理多目标问题,并用混沌搜索对粒子进行混沌遍历,既保留了进化过程中多目标的相对最优解,同时也兼顾了收敛性。通过算例进行仿真,结果表明该算法可以快速搜索多目标最优解,为配电网多目标动态优化提供思路和参考。     

基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化

针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题,为实现节能减排的目标,以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标,建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法,得到多目标问题的Pareto最优解集,并针对微电网优化问题约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进。仿真结果表明,改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法,文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议,实现根据用户需求的微电网灵活调动,达到减少运行费用和污染气体排放的效果。     

消纳大规模风电的热电联产机组滚动调度策略

首先,对热电联产机组的特性进行了分析,建立了考虑背压式和抽凝式热电联产机组以及并网风电的滚动调度模型。然后,针对热电联产机组的特性,基于拉格朗日对偶松弛算法框架,提出了考虑风电以及其他各类机组的联合优化滚动调度算法。一方面,提出了主问题的迭代步长自适应修正方法以提高算法收敛速度,子问题则采用一种高效的逆推回代动态规划方法进行求解;另一方面,针对抽凝式热电联产机组的热电耦合约束难题,将其分解为供热出力优化及有功出力优化2个子问题,提出了2个子问题的交替迭代优化算法。某省级电网的实际算例结果证明了该方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的火电系统节能环保多目标优化调度模型

针对火电系统生产过程中的环境污染问题,提出以火电系统节能环保为重点研究对象的多目标优化调度模型,并以改进的粒子群算法进行求解。结合灰色系统理论中有关灰色关联度的概念对粒子群算法多目标求解机制进行改进,对煤耗量、污染气体和烟尘排放等的多目标火电系统优化求解,引入压缩因子改善粒子群算法的性能,增强其全局收敛能力。通过IEEE 14节点系统算例证明本算法的有效性。     

基于CNGWO-LSSVM的汽轮机热耗率预测模型

为了准确计算汽轮机热耗率,提出一种改进灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的热耗率软测量方法。首先针对灰狼算法收敛精度低的缺点提出一种混沌非线性灰狼优化算法（CNGWO）,通过Kent混沌搜索策略和非线性动态递减权值策略来改善灰狼优化算法的性能。然后利用CNGWO算法预先选择LSSVM模型参数,并建立CNGWO-LSSVM的软测量模型。以某600 MW超临界汽轮机组实时运行数据仿真实验,对具有复杂非线性的热耗率变量进行预测,预测结果表明,经过CNGWO算法优化的LSSVM模型取得了较好的预测效果,为汽轮机热耗率的精确计算提供了一种有效方法。     

基于改进灰狼算法的变电站多阶段升压规划优化方法

针对变电站多阶段规划问题,给出了3种不同升压模式下变电站全寿命周期成本计算方法,并建立了中间年变电站建设时机与建设模式联合优化模型,进一步提升了规划方案经济效益。同时,针对多阶段规划中问题传统智能算法求解收敛速度慢、运算时间长等问题,将灰狼算法引入规划领域,并通过增加交叉变异等环节对其进行了改进。最后,将改进后的灰狼算法应用于变电站多阶段规划模型的求解中,并将其与进行对比,得出改进灰狼算法在求解此类问题时具有一定优势的结论。     

基于改进二进制灰狼优化算法的配网故障定位

灰狼算法具有结构简单、概念清晰、易实现和全局性能好等优点,但由于存在后期收敛速度慢、局部搜索能力弱等缺点。为提高配网故障定位的准确性和快速性,对灰狼优化算法进行了改进。首先,由于配网故障定位方法可以把问题表示为0~1整数规划问题,故引入转换函数,以解决算法在二进制空间里位置更新问题。然后引进动态权重策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力且加快算法收敛速度。最后加入概率扰动策略,使算法避免过早陷入局部收敛。本文通过配网故障的算例分析来验证改进二进制灰狼优化算法的可行性和高效性。     

基于混沌灰狼算法的交直流混合微网经济调度

并网情况下交直流混合微电网的经济稳定运行是微电网建设和运营的基本要求。文中从经济调度的角度出发,建立了考虑微电网设备的维护成本、蓄电池储能损耗成本、AC/DC换流成本、并网售购电费用的联合优化经济模型。针对传统灰狼算法(GWO)在全局搜寻能力上的不足,引入混沌序列Logistic映射对灰狼算法初始化进行改进,丰富灰狼种群的多样性,使初始种群更加均匀的分布在求解区间内。为验证混沌灰狼算法(CGWO)算法的性能,基于实际算例进行仿真分析,验证所提模型与算法的正确性与有效性,在相同算例下将CGWO的优化结果分别与GWO、粒子群算法(PSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比分析,结果表明CGWO性能优于其它三种算法,能有效的进行经济调度并保证具有良好的全局搜寻特性和收敛速度。     

利用强度Pareto进化算法的多目标无功优化

为更好地解决电力系统多目标无功优化问题,分析了当前多目标无功优化算法存在的缺陷,首次将强度Pareto进化算法(SPEA2)应用于多目标无功优化,为真正意义上的多目标无功优化提供了依据。SPEA2是一种新型的多目标进化算法,参数设置少,收敛速度快,寻优能力强,求得的Pareto最优解分布均匀。IEEE30节点测试系统的算例结果表明所提出的算法在多目标无功优化中具有良好的效果,为各目标之间的权衡分析提供了有效工具,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法。     

一种基于IGWO-SNN的光伏出力短期预测方法

光伏出力短期预测对于电网或微电网的能量管理和优化调度具有重要意义。构建了一种基于改进灰狼学习算法(improved grey wolf optimization, IGWO)的脉冲神经网络(spiking neural network, SNN),并将其应用到光伏出力短期预测中。首先,利用灰色关联分析法选取相似日。然后,提出一种IGWO算法用于SNN模型训练,通过引入基于三角函数规律变化的非线性下降收敛因子和动态权重更新策略,提升SNN的编码和预测的性能。最后,利用实证系统对所提方法进行了评估,并与其他3种模型进行了对比研究。结果表明,所提方法预测性能提升明显。