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1、电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法第19卷第2期2007年4月电力系统及其自动化ProceedingsoftheCSU—EPSAVo1.19No.2Apr.2007电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法蒙文川,邱家驹(浙江大学电气工程学院,杭州310027)摘要:提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题.该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混沌运动特性在近似解的邻域内进行局部搜索,从而获得精确的全局最优解.多个算例
2、的仿真结果表明,该算法能快速有效求取电力系统ELD问题更精确的最优解.关键词:电力系统;经济负荷分配;混沌优化;粒子群优化算法;混沌粒子群优化中图分类号:TM714文献标识码:A文章编号:1003—8930(2007)02—114—06ChaoticParticleSwarmOptimizationAlgorithmforEconomicLoadDispatchofPowerSystemMENGWen—chuan,QIUJia—j"(CollegeofElectricalEngineering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)Abs
3、tract:Anewchaoticparticleswarmoptimization(CPSO)algorithmisproposedtosolvethecomplicatedeconomicloaddispatch(ELD)problemsofpowersystem.Thesimpleframeworkofthebasicparticleswarmoptimization(PSO)algorithmismaintainedintheproposedalgorithm.Duringthecourseofoptimization,theapproximatesolution,nam
4、elythebestlocationstheparticleshavevisited,canbeobtainedbyPSOalgorithm.Thentheaccurateoptimalsolutionscanbereachedusingchaoticoptimization,whichlocallyexploittheneighborhoodoftheapproximatesolutionsaccordingtotherulesofchaoticmotion.Thesimulationresultsofseveralexamplesshowthattheproposedalgo
5、rithmforELDproblemscanacquiretheaccurateoptimalsolutionsrapidly.Keywords:powersystem;economicloaddispatch(ELD);chaoticoptimization;particleswarmoptimization(PSO)algorithm;chaoticparticleswarmoptimization(CPSO)1前言经济负荷分配ELD是电力系统中一类典型的优化问题,其目的是在满足负荷和运行约束的条件下,最小化发电成本.研究ELD问题对于提高系统运行的经济性和可靠性都具有重要的
6、意义.火电机组阀点效应[门(valvepointeffect)导致耗量特性非线性,不可导,并且组成系统的机组众多.因此,ELD问题本质上是高维,非线性,不可导的优化问题.采用经典数学方法解决ELD问题,有诸多不足,如拉格朗日松弛法口要求模型连续可导;动态规划法_4对于高维问题存在维数灾难.近年来,人收稿日期:2005—11—04;修回日期:2006—01—09工智能技术的发展以及,多学科的交叉融合,为ELD问题的求解提供了新方法:进化算法l_1l5j,神经网络模型法,混沌优化方法Ⅲ,模糊算法,粒子群优化法l_2],人工免疫法rl..,以及多种智能技术的融合,如混沌模拟退火神经网络
7、模型法¨,遗传算法和Tabu搜索结合等.这些新方法可以克服经典方法的缺点,提高求解效率.其中,粒子群优化法D3,14JPSO是一种新的随机全局优化算法,其操作简便,依赖经验参数较少,已广泛应用于求解多种优化问题.但其进化后期收敛速度慢和精度较差,且常常陷入局部极值点,因此,PSO算法用于解决ELD问题时,需要进行各种形式的改进,如文献[23的算法中融人变异,扰动第19卷第2期蒙文川等:电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法?115?和局部搜索算子;文献[9]专门设计了一种约束处
