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基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化的電力系統(tǒng)負(fù)荷分配

2018-06-01 11:18:41 大云網(wǎng)  點擊量: 評論 (0)
電力系統(tǒng)負(fù)荷分配是一種主要基于電力系統(tǒng)規(guī)劃和運行調(diào)度的電力系統(tǒng)優(yōu)化問題。負(fù)荷分配的目的是在滿足功率負(fù)荷以及運行等式和不等式約束條件的前提下,使發(fā)電成本達(dá)到最小化。通過這種方式對于提高電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性都具有舉足輕重和至關(guān)重要的意義。

5.1 引言

在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題算法中,進(jìn)化算法是最有效的手段。早在二十世紀(jì)七八十年代,已出現(xiàn)多種進(jìn)化算法,例如 NSGA-II 算法、PAES 算法、SPEA-II 算法[63-64]以及 MOPSO等算法[65]。這些進(jìn)化算法利用非占優(yōu)排序、強占優(yōu)和擁擠距離等策略來保證最優(yōu)解集靠近 Pareto 前沿,用來保持非劣解集的分布性和算法的收斂性。但是一般情況下,由于出于決策的偏好或求解的需要,決策者只要求獲取偏好區(qū)域內(nèi)的 Pareto 解,而不需要整個的 Pareto 前端解集。這樣的目的,既可以提高效率,減小了數(shù)據(jù)的大小和求解范圍,同時也可以便于決策者找到真正需要的解。

一般情況下,根據(jù)決策方式的不同,在文獻(xiàn)[66]中,作者將基于偏好信息的求解過程大致分為三種:前決策技術(shù)(Priori Technique)、后決策技術(shù)(Posterior Technique)以及交互決策技術(shù)或邊優(yōu)化邊決策技術(shù)(Progressive Technique)。所謂的前決策,就是指先引入決策信息再進(jìn)行優(yōu)化,通過迭代,為決策者提供一個最優(yōu)解。后決策技術(shù)是指在先求解最優(yōu)解集的基礎(chǔ)上,由決策者選擇自己所需要的解。而交互決策技術(shù)是指在進(jìn)化算法運行的過程中,優(yōu)化計算和引入決策信息二者交互進(jìn)行。通過這樣互動方式,使決策者的偏好思想很好的和算法進(jìn)行結(jié)合,這樣做可以保證算法的搜索過程可以沿著參考點或參考區(qū)域進(jìn)行。從上面的敘述中可以看出,交互決策技術(shù)是一種很好有效的決策技術(shù),而在本文就采用了這種決策技術(shù)。

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結(jié)論

隨著時代的發(fā)展,人們生活水平的提高,環(huán)境問題越來越受到人們的重視。面對我國的霧霾問題如此嚴(yán)重,環(huán)境污染嚴(yán)重影響人們身體健康。因此,如何合理解決火力發(fā)電過程中產(chǎn)生環(huán)境問題已經(jīng)成為電力系統(tǒng)的研究熱點。在電力系統(tǒng)控制方面,如何通過合理分配每臺機組的功率來保證經(jīng)濟和環(huán)境成本最低,很多學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了大量的研究。在本文的論文中也將針對這一問題進(jìn)行深入探索,將改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法應(yīng)用到電力系統(tǒng)環(huán)境經(jīng)濟負(fù)荷分配中,來解決上面遇到的問題。本文研究的主要內(nèi)容有:

(1)對粒子群的基本算法進(jìn)行改進(jìn),對參數(shù) w 和 c 的迭代方式進(jìn)行創(chuàng)新,并通過仿真來驗證此改進(jìn)方法的可行性,改進(jìn)了傳統(tǒng)粒子群算法的易于陷入局部最優(yōu)的缺點;

(2)對多目標(biāo)粒子群進(jìn)行改進(jìn),算法將參考點作為參考區(qū)域的中心,在移動參考點的過程中,動態(tài)調(diào)整參考區(qū)域的大小,增加了選擇壓力,控制了偏好的范圍。另外,本文提出了球扇占優(yōu)的概念,改進(jìn)了全局最優(yōu)粒子的選取,實現(xiàn)對多目標(biāo)優(yōu)化的非劣解有效搜索;

(3)最后將改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法應(yīng)用其中,來求取基于環(huán)境成本和經(jīng)濟成本的多目標(biāo)問題,為更好的改善環(huán)境問題提供了更優(yōu)越的數(shù)據(jù)。雖然多目標(biāo)粒子群算法已經(jīng)取得了很大的發(fā)展,但是它仍然存在很大的不足,比如它容易陷入局部最優(yōu)的問題仍然存在,所以這種算法仍然需要提高和發(fā)展,例如在支配方式上,可以將本文的球形支配換成更優(yōu)秀的、有效的支配方式;可以將混合引導(dǎo)方式再進(jìn)行改進(jìn),提高收斂的速度;進(jìn)一步改進(jìn)最優(yōu)粒子的選擇效率,使得到的解集更加精確,因此,基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法電力負(fù)荷分配策略還有很長的路要走,不過我相信,在不遠(yuǎn)的將來,粒子群算法和電力系統(tǒng)負(fù)荷分配的算法一定會更加完善,有著更遠(yuǎn)的發(fā)展前景并創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟效益。

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責(zé)任編輯:電力交易小郭

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