智能控制與智能優(yōu)化在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、本文主要研究了一種新的啟發(fā)式搜索算法——微粒群算法。微粒群算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一種新的智能優(yōu)化方法。本文對(duì)PSO進(jìn)行了改進(jìn)，引入了“分群”和“災(zāi)變”思想，使得算法更好的協(xié)調(diào)全局與局部搜索能力，增強(qiáng)算法了跳出局部最優(yōu)點(diǎn)的能力，有利于算法更快的尋找到全局最優(yōu)點(diǎn)。文中將微粒群算法應(yīng)用到水火電力系統(tǒng)的短期有功負(fù)荷分配這個(gè)電力系統(tǒng)的傳統(tǒng)優(yōu)化難題中。通過具體算例驗(yàn)證了改進(jìn)PSO算法的有效性，而且其收斂速度比

2、遺傳算法（GA）快，求解精度比普通的PSO和GA的高。同時(shí)本文也將微粒群算法應(yīng)用到了PID控制器的參數(shù)優(yōu)化，基于典型問題的仿真結(jié)果證明了PSO算法的有效性，其性能優(yōu)于遺傳算法。同時(shí)本文亦將PSO算法應(yīng)用到水輪機(jī)PID調(diào)節(jié)器的參數(shù)優(yōu)化中，通過仿真證明了PSO算法優(yōu)于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)公式。此外本文建立了一個(gè)基于半實(shí)物仿真和快速原型化思想的智能控制試驗(yàn)平臺(tái)，利用模塊化的編程軟件快速地實(shí)現(xiàn)控制算法，然后通過半實(shí)物仿真來驗(yàn)證算法、調(diào)整參數(shù)。本文利用該