基于改进PSO算法的电力系统负荷经济分配

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1、第25卷第3期电力科学与工程Vo1．25，No．32009年3月ElectricPowerScienceandEngineeringMar．，2009基于改进PSO算法的电力系统负荷经济分配胡冬良，赵媛媛，柳丹(华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室，河北保定071003)摘要：电力系统负荷经济分配(ED)是一个高维、非凸、非线性问题，其求解过程比较复杂。对粒子群优化(PSO)算法进行改进，在目标函数中加入惩罚项来满足火电机组的约束条件，引入非线性权值递减略和惩罚因子的动态改进，并结合遗传算法(

2、GA)中变异的思想，用来解决负荷经济分配的问题。将该方法的可行性在10台机组系统中多次检验，模拟结果表明文章所改进PSO算法具有良好的收敛性和鲁棒性。关键词：负荷经济分配；粒子群优化算法；遗传算法中图分类号：TM711文献标识码：A标函数的性态没有特殊的要求，能求得全局最优0引言解，且在实际系统中取得广泛的应用；但对于机组数较多的电力系统，其计算量较大，必须采用近似负荷经济分配(EconomicDispatch，ED)是的方法加以简化，这样不可避免地丢失近似解，并指在保证系统安全运行以及电能质量的前提下，在且使

3、用起来不够灵活。整数规划法从理论上说可以所研究的周期内，机组处于热备用情况下，合理地找到全局最优解，但比较复杂，不直观；对于实际安排机组的出力；其主要任务是在保证正常运行的系统，其计算量大，必须对问题进行分解。拉格朗基础上，节约系统发电所消耗的燃料或节约所耗费日松弛法克服了“维数灾”的问题，但是负荷经济的生产费用，提高其经济性。分配问题是一个非凸、非线性问题口】，用对偶法求当前，我国电力工业走向市场从而实现商业化解时，存在对偶间隙，需要根据对偶问题的优化解运行已成为改革的趋势。电力体制的改革将带来市采取一定的措

4、施，构造原问题的优化可行解；这是场和产权的多元化格局。传统的强制性统一调度的拉格朗日松弛法的一个难点，算法的迭代过程中可格局可能演变成在协商一致的前提下自愿的统一调能出现振荡或奇异现象，需采取措施加快收敛，需度。随着电力市场的建立，电网调度方式由以往的考虑某些约束条件但会使计算复杂化。遗传算法较单个机组下达指令改为向整个电厂下达负荷指令；灵活，可考虑多种约束，适合并行处理，收敛性比电厂作为一个发电主体必须自行安排生产降低成本较好，在本质上属于无约束的优化算法，如何处理以竞价上网。资料表明n，经济调度的效益很大，

5、约束条件将在很大程度上影响算法的效率。节省能源可达总耗量的0．5％～1．5％。由于负荷经粒子群算法收敛快，在算法早期的时候存在精济分配能带来显著的经济效益，人们一直在积极地度低，易发散等缺点。随着迭代次数的增加，各粒研究，提出各种方法来解决这个问题，尽管取得了子接近最优粒子，变得不活跃，此时会失去搜索能一定的成果，但也存在不少的问题：启发式方法力，表现出强烈的“趋同性”，易出现“早熟”现是最早使用的一种优化方法，没有严格的理论依象。遗传算法具有很好的收敛性，能够较好收敛于据。它依靠直观的判断或实际调度的经验寻找

6、最优全局变量。本文考虑在PSO算法中引入GA算法解，计算速度快，所需内存少，但是往往找不到最的变异的思想(GA—PSO)，用来解决电力系统负荷优解，故常与其他方法结合使用。动态规划法对目经济分配的问题；在PSO算法中采用非线性权值递收稿日期：2009—01—09．作者简介：胡冬良(1982一)，男，华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室硕士研究生第3期胡冬良，等基于改进PSO算法的电力系统负荷经济分配减策略来替换传统的线性权值递减策略，避免PSO算法在后期全局搜索能力不足的缺陷；对惩罚因子F=m

7、in{I∑(PG)}+∑(()(7)】『=1J卢1进行动态的改进，减少在惩罚因子的确定过程中对式中)为惩罚项；h(为惩罚力度；(为惩调度人员经验的要求。通过算例表明，改进方法是罚因子。可行和有效的，大大提高了运行经济性。当约束条件为等约束时，)=I)I；当约束条件为不等约束时，1-I,(x)=min(0，))。1电力系统负荷经济分配的数学模型对于h(，根据且)的大小作出惩罚力度。1．1目标函数2改进粒子群优化算法经济负荷分配的目的是在保证系统安全稳定的前提下，合理地分配发电机的出力大小，使其处于2．1PSO算法

8、的基本原理一种最经济的运行状态。其数学模型为：PSO算法是Kennedy和Eberhart于1995年fⅣG1F=min{【∑(PG)}(1)提出的一种新的演化算法H，来源于对鸟类捕食行f=lJ为的研究。一群鸟在随机寻找食物，如果在该区域式中，为系统总发电费用；ⅣG系统内发电机总数；内只有一块食物，那么寻找食物的最简单有效的策P。为第f台发电机有功功率；(PGj)为第i台发略就是搜寻目