FNO-PSO算法及其在水火電站優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，對(duì)電力需求量的日益增加，在消耗能源的同時(shí)也考慮到環(huán)境保護(hù)的重要性。減少煤炭的使用量，充分利用水力資源是調(diào)整能源結(jié)構(gòu)和實(shí)施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的必然選擇。水火電站的發(fā)展完全符合國(guó)家的戰(zhàn)略要求，因此，近年來(lái)關(guān)于梯級(jí)水電站和火電站的相關(guān)問(wèn)題得到了廣泛的關(guān)注。本論文以梯級(jí)水電站和火電站優(yōu)化調(diào)度研究為核心，并提出一種FNO-PSO算法解決該優(yōu)化問(wèn)題，從而說(shuō)明FNO-PSO算法的可行性及有效性。主要?jiǎng)?chuàng)新成果及研究工作如下：

2、　　（1）本論文針對(duì)粒子群算法（Particle Swarm Optimization，即PSO）存在早熟和局部收斂問(wèn)題，將結(jié)合分?jǐn)?shù)階神經(jīng)優(yōu)化算法（Fractional-Neuro-Optimizer，即FNO）提出一種新算法，即FNO-PSO算法。該算法通過(guò)改進(jìn)PSO算法中的慣性權(quán)重更新規(guī)則，以保證群體中的各個(gè)粒子能夠在搜索空間中的運(yùn)動(dòng)多樣性，避免PSO算法在運(yùn)算后期會(huì)因種群過(guò)于密集而陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。
　?。?）為了證明FN

3、O-PSO算法的有效性，將該算法運(yùn)用到幾個(gè)測(cè)試系統(tǒng)中，并與PSO算法進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)仿真結(jié)果來(lái)說(shuō)明FNO-PSO算法的可行性及有效性。
　?。?）本論文針對(duì)梯級(jí)水電站和火電站，并結(jié)合各自的運(yùn)行特點(diǎn)，在考慮水火電綜合效益的基礎(chǔ)上，列出主要的限制約束：系統(tǒng)負(fù)載平衡方程，火電站出力限制，梯級(jí)水電站出力限制，排水量和存儲(chǔ)體積限制，最初和最終存儲(chǔ)體積限制，水流動(dòng)態(tài)平衡方程，并建立一個(gè)使火電站發(fā)電成本最低的目標(biāo)函數(shù)。
　　（4）將FNO-