基于進化算法的電力經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化研究.pdf

1、當今社會電力系統(tǒng)的安全、可靠以及經(jīng)濟運行都在國家的各方面發(fā)展尤其是經(jīng)濟發(fā)展中起到關(guān)鍵作用。電力經(jīng)濟調(diào)度問題是當今社會眾多學者都關(guān)注探究的難題，為了滿足正常運行的同時，減少機組發(fā)電成本以達到最小值是它的目標。
　　本文將進化算法和電力經(jīng)濟調(diào)度的問題相結(jié)合，提出了多種基于進化算法的電力系統(tǒng)調(diào)度方法，論文具體內(nèi)容如下:
　　首先對進化算法的基本概念進行了介紹，具體闡述了優(yōu)化方法的思想來源、研究的重點和使用的范圍。著重介紹了粒子群優(yōu)

2、化算法(Particle SwarmOptimization，PSO)以及差分進化算法(Differential Evolution Algorithm，DE)，說明了這兩種算法的思想來源，從多個角度對粒子群算法和差分進化算法進行了綜述，總結(jié)了這兩種算法存在的問題，并通過多個標準測試函數(shù)來測試這兩種流行的智能計算方法的性能。
　　通過實驗對比，盡管PSO算法比其他算法對復(fù)雜函數(shù)有著較強的尋優(yōu)能力以及收斂速度快等特點，但是它存在著早

3、熟收斂的缺陷。因此在本文中提出了一種改進的PSO算法，使得粒子在搜索過程中以一個有價值的區(qū)域為搜索方向，同時以一定的概率在整個解空間中進行搜索。多個測試函數(shù)以及應(yīng)用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度中的IEEE3節(jié)點和40節(jié)點系統(tǒng)用來測試改進以后的PSO算法的成績。仿真結(jié)果表明，該算法獲得更精確的解，也提高了算法的穩(wěn)定性。
　　針對差分進化算法的特點，本文提出了一種全局的基于柯西變異的差分進化算法(GDE)。該算法主要結(jié)合了粒子群歷史最優(yōu)解的優(yōu)點