基于蚁群算法的整流供电系统优化控制的研究与应用

基于蚁群算法的整流供电系统优化控制的研究与应用

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1、中南大学硕十学付论文摘要供电系统经济运行中一个重要的问题就是短期内供电资源经济调度问题,即优化决策问题。整流供电优化决策的目的就是要在满足系统安全运行,输出电解槽所需的直流电质量要求的前提下,尽可能提高系统运行的经济性,即提高电能的利用率。要提高电能利用率,就要使整流机组处于最佳组合,各台整流机组的电流达到最佳分配,从而使供电过程中的各种损耗最小,这是一个高维数、离散、非线性,多不确定性因素的优化问题,计算较为复杂。蚁群算法足一种新颖的仿生进化算法,首先被成功地运用于TSP(TravelingSale

2、smanProblem)Ih-J题。其思想吸收了真实蚂蚁的行为特性,通过模拟真实蚁群的搜索食物过程完成对问题的求解。它采用有记忆的人工蚂蚁,通过个体之间的信息交流与相互协作来找到从蚁穴到食物源的最短路径。受到蚁群算法这种思想的启发,结合整流效率优化问题的特点,利用节点和坐标的概念把整流供电系统机组电流分配问题设计成类似的TSP问题,使算法更形象、易懂。本文深入分析整流供电系统的特点,阐述了蚁群算法的生物机理,深入研究了蚁群算法的原理、特点及实现方法,探讨了有关参数选取的原则及其在算法中的意义和作用。针

3、对系统特点和模型、参数的特性,研究了如何改进蚁群算法以及计算机实现过程,给出了蚁群算法在供电系统机组电流配合问题中的思路和改进措施。并将仿真结果的电流参数成功地应用到实际系统优化决策中,大大地提高了效率,取得了可观的经济效益,说明了此方法的可行性及实用性。关键词:蚁群算法,TSP,整流机组,优化决策,经济运行中南大学硕士学位论文ABSTRACYABSTRACTOneimportantproblemofthepowersupplysystem’Seconomicoperationishowtoecono

4、micallydispatchpowersupplyresourcesinaperiodoftime,whichistheoptimaldecision-makingproblem.Thepurposeofthisoptimaldecision—makingistoimprovetheutilizationrateoftheelectricityresourcesashighaSpossible,undertheconditionsofensuringthesecurityeconomicoperat

5、ionandtheDCqualitytorequesttheoutputelectrobath’Sdemand.Toimprovetheutilizationrateistomakerectificationunits’combinationoptimalandtoeveryrectificationunit’Scurrentbest-matched,butthesystemischaracterizedbymulti-dimensions,discreteness,non-linearityandm

6、ulti—indeterminations,SOthecomputationismorecomplicated.AntSystemAlgorithmisal【indofnoveltybionicalgorithm,firstlywasappliedinTSP(TravelingSalesmanProblem)problemsuccessfully.Itsolvesproblemsbysimulatedtheprocessofrealantssearchingforthefood.Itusesthear

7、tificialants.whichhavememory,tosearchtheshortestwayfromtheircavetothefoodsourcebytheagents’cooperationandinformationexchanges.Enlightenedfromthisthought,wemakeuseofthestate,thedecision-makingandthecoordinateconcepttheunitcombinatorialoptimizationisdesig

8、nedtothemodeofsimilarTSPproblem,andantcolonyalgorithmbecomesmoreexpedientandpellucid.Thisthesisdeeplyanalysesthecharacteristicsofrectificationsuffersupplysystem,describestheorigin,theessenceandtheimplementationstrategyofAntColony

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