改进的膜计算优化算法及其在微网负荷预测与经济运行中的应用研究

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1、分类号密级ＵＤＣ－硕±学位论文改进的膜计算优化算法及其在微网负荷预测与缓济运的应用研究ｇｇＩＩＩ作者姓名：罗娟。．学科、专业：电力电子与电力传动－＇＇广，’＇，｜ｒ＂＂＇＂■＂■脚拍一、学号：２１２０１２０８０８０４００２．省指导教师：主軍：．、－叫：．、ｒ完成日．期：２０１５年５月＾．Ａ－．—．．＾ｌｊｇ西华大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师

2、的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中＆经注明引用巧容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体己经发表的研究成果，化不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。：学位论文作者签名：ｆ句指导教师签雀曰期：曰期爲夕’西华大学学位论文版权使用授权书、本学位论文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定，在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于

3、西华大学，同意学校保幫并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，西华大学可１＾乂将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可１＾乂采用影印、缩印或担描等复巧手段保存和汇编本学位论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）学位论文作者签名：指导教师签名：ｊｙ涛曰期：雌＇？《．＇曰期！方ClassifiedIndex:UDC:XihuaUniversityMasterDegreeDissertationImprovedmembranecomputi

4、ngoptimizationalgorithmanditsapplicationinthemicro-gridofloadforecastandeconomicoperationCandidate:JuanLuoMajor:PowerElectronicsandPowerDrivesStudentID:212012080804002Supervisor:Prof.WangJunApril,2015西ढ大学硕士学ԡ论文摘要膜䅵算模型是ߚᏗ式和并㸠式的，并Ϩг被⿄ЎP系统DŽP系统作Ў模型或者技术思想一方面是Ң

5、活㒚胞中抽象ߎ来的，঺一方面是Ң由㒚胞㒘៤的㒘㒛或者由㒘㒛㒘៤的器官的ࡳ能和结构中抽象ߎ来的DŽ自Ң䆲生以ৢ，很快发展៤Ў了一个新݈的研究领域，集中表⦄在ϝ个方面˖理论的研究ǃ䕃⹀ӊᅲ⦄的研究和ᑨ⫼的研究DŽ唯膜算法是ফ到P系统启发的一种䖥似Ӭ࣪算法，ḍ据P系统的规߭和ࡼ态的膜结构能够᳝效的改善一些基本的智能算法DŽ因ℸ，ফℸ思想的启发，本论文将膜算法Ϣ一些智能算法相结合ᑨ⫼在微网中，Ў微网的经济䖤㸠和负荷预测提供了一种新的解އ方案，ৠ时г对膜算法在ᑨ⫼方面的领域䖯㸠了扩展DŽ本文的Џ要研究内容如ϟ˖唯˄1˅探䅼

6、了膜䅵算Ӭ࣪算法的基本原理，对常⫼的膜算法的结构䖯㸠了ߚ析，研究了一种基于膜䅵算的遗Ӵ算法ঞ݊在޴个测试函数Ϟ的仿真ᅲ验DŽ˄2˅对微网模型中所采⫼的ߚᏗ式电源的原理ঞ模型䖯㸠简ऩ的ҟ绍，Ң而确定ߎ微网在并网和ᄸ网情况ϟ的数学模型DŽ然ৢ采⫼基于膜䅵算的遗Ӵ算法对݊仿真ᅲ验，并ϨҢ无蓄电∴和᳝蓄电∴ϸ种ϡৠ的模型入手，通过对↨䖭ϸ种模型确定ߎ了৿᳝蓄电∴模型的Ӭ势DŽϢℸৠ时，г将䆹算法的ᇏӬ结果ߚ߿和基本的遗Ӵ算法以ঞ改䖯的遗Ӵ算法对↨，对↨结果ৠḋ凸显ߎ了所采⫼算法的᳝效性DŽ˄3˅针对常⫼的电力系统短期负荷

7、预测的算法，本文对݊Ӭ缺点䖯㸠了ߚ析DŽ然ৢ确定ߎ一种混合算法，并考虑将݊⫼在电力系统的短期负荷中，䆹混合算法是粒子群膜算法ϢBP神经网络算法相结合形៤的DŽ针对䆹新算法，对݊预测的过程ǃℹ骤䖯㸠了䆺㒚的ҟ绍，并按照ℹ骤ߚ߿对䆁㒗模型和预测模型䖯㸠了仿真ᅲ验DŽ关键词˖膜计算Ģ微网经济运行Ģ遗传膜算法Ģ负荷预测Ģ粒子群膜算法ĢBP神经网络算法I改䖯的膜䅵算Ӭ࣪算法ঞ݊在微网负荷预测Ϣ经济䖤㸠中的ᑨ⫼研究AbstractMembranecomputing,namelyPsystem,isadistributeda

8、ndparallelcomputingmodel.Thenatureofitisaimingatabstractcomputingmodelorcomputingideafromthefunctioningandstructuresoflivingcells,aswellasfromthewaythecellsareorganizedintissuesorhigherorderstructures.Psystembecomes