智能电网实时定价的自适应光学优化算法

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1、第45卷第24期电力系统保护与控制Vol.45No.242017年12月16日PowerSystemProtectionandControlDec.16,2017DOI:10.7667/PSPC161988智能电网实时定价的自适应光学优化算法1112王金叶，马良，刘勇，杨微元(1.上海理工大学管理学院，上海200093；2.河南淮滨二高，河南淮滨464400)摘要：为了解决传统优化算法在求解智能电网的实时电价模型过程中易陷入局部最优的不足，引入光学优化算法对实时电价模型进行求解。采用可变适应度的方法对光学优化算法求解模型过程中的不变适应度进行改进，提出自适应光学优化(Self-

2、adaptiveOpticsInspiredOptimization,SAOIO)算法。根据迭代次数的变动，自适应地变动适应度从而提升收敛速度，提高求解精度。针对智能电网实时电价模型，对拉格朗日对偶算法和自适应光学优化算法进行同步仿真。结果表明自适应光学优化算法能够更好地寻得全局最优电价，提高结果精度，具有更好的实用性。关键词：智能电网；实时电价；自适应光学优化算法；拉格朗日；仿真Self-adaptiveopticsinspiredoptimizationforreal-timepricingofsmartgrid1112WANGJinye,MALiang,LIUYong,Y

3、ANGWeiyuan(1.SchoolofManagement,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China;2.SecondHighSchoolofHuaibin,Huaibin464400,China)Abstract:Inordertosolvetheshortageoflocaloptimumintheprocessofsolvingtherealtimepricemodelofsmartgridbyusingtraditionaloptimizationalgorithm,theOpt

4、icsInspiredOptimization(OIO)isintroducedtosolveit.Thevariablefitnessmethodisusedtoimprovetheconstantfitnessoftheopticsinspiredoptimizationintheprocessofsolvingthemodel.ThenewalgorithmisnamedSelf-adaptiveOpticsInspiredOptimization(SAOIO)algorithm.Accordingtothechangesofthenumberofiterations,t

5、headaptivedegreecanbechangedbyitselftoimprovetheconvergencespeedandimprovetheaccuracyofthesolution.Inthereal-timepricingmodelofsmartgrid,theLagrangedualalgorithmandSAOIOaresynchronouslysimulated.TheresultsshowthattheSAOIOcanbetterfindtheglobaloptimalprice,improvetheaccuracy,andhavebetterprac

6、ticability.ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.71401106),andHumanitiesandSocialSciencesofMinistryofEducationPlanningFund(No.16YJA630037),andShanghaiCollegeYoungTeachersTrainingProgram(No.ZZsl15018)andDoctoralScientificResearchFoundationofUSST(No.1D-15-303-005).Key

7、words:smartgrid;real-timepricing;self-adaptiveopticsinspiredoptimizationalgorithm;Lagrange;simulation[2-3]这就需要对电网的实时定价投入更多的关注。0引言目前，国内外关于智能电网实时定价的研究刚[4-6]随着高压电网的建设和电力体制改革的不断深处于起步阶段，实时电价求解模型也刚刚处于完化，电力能源中的智能电网建设成为我国电网发展善阶段。用电模型的求解一般要用到智能优化算[1]的一个新方向。