粒子群優(yōu)化算法及其在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的應(yīng)用.pdf

1、粒子群優(yōu)化方法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一種基于群體智能的啟發(fā)式算法。它收斂速度快、計(jì)算簡(jiǎn)單、通用性強(qiáng)，能方便地被用于求解帶離散變量的非線性、不連續(xù)、多約束、多變量的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題中?，F(xiàn)代電力系統(tǒng)中存在大量的此類優(yōu)化問(wèn)題，用常規(guī)方法通常難以求解。在過(guò)去十幾年間，一些全局優(yōu)化技術(shù)如遺傳算法、模擬退火法等已被成功應(yīng)用于電力系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題中，本文主要研究PSO及其在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的應(yīng)用。首先提出了一種改進(jìn)

2、的粒子群優(yōu)化算法（ModifiedPSO,MPSO），即在基本PSO算法的基礎(chǔ)上加入了第3種極值指導(dǎo)粒子的搜索方向，并引入了“飛回”策略，用MPSO求解一些常用的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)，結(jié)果表明，該方法能在較短的時(shí)間內(nèi)獲得更高質(zhì)量的解，提高了算法的搜索能力。然后把MPSO應(yīng)用到電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中，詳述了粒子群優(yōu)化方法在無(wú)功優(yōu)化控制應(yīng)用中的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程，給出了在IEEE-14節(jié)點(diǎn)和IEEE-30節(jié)點(diǎn)電力系統(tǒng)上的計(jì)算結(jié)果，與遺傳算法和基本PSO算