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《基于免疫粒子群优化算法的梯级水电厂间负荷优化分配》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第26卷第5期水力发电学报Vol.26No.52007年10月JOURNALOFHYDROELECTRICENGINEERINGOct.,2007基于免疫粒子群优化算法的梯级水电厂间负荷优化分配11321李安强,王丽萍,李崇浩,纪昌明,李文武(11武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072;21华北电力大学,北京102206;31中国南方电网电力调度通讯中心,广州510620)摘要:免疫粒子群优化算法(IA2PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及疫苗接种原理,改进了粒子群优化算法的全局寻优能力,提高了收敛速
2、度。在分析梯级水电厂间负荷分配的数学模型和IA2PSO算法特点的基础上,提出了基于IA2PSO算法的负荷优化分配方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤。经实例验证,IA2PSO算法得出的负荷分配方案优于PSO算法的计算结果,且算法后期收敛速度快,从而为梯级水电厂间负荷优化分配问题提供了一条新的求解途径,可应用于更广泛的优化问题。关键词:水电工程;负荷分配;免疫粒子群算法;梯级水电厂中图分类号:TV737文献标识码:ATheoptimizedloadingdistributionamongcascadedhydropowerstationsbasedonimmuneparticl
3、eswarmoptimizationalgorithm12321LIAnqiang,WANGLiping,LIChonghao,JIChangming,LIWenwu(11TheStateKeyLaboratoryofWaterResourceandHydropowerEngineeringScience,WuhanUniversity,Wuhan430072;21NorthChinaElectricPowerUniversity,Beijing102206;31ChinaSouthernPowerGridElectricPowerDispatchandCommunication
4、Center,Guangzhou510620)Abstract:Theimmuneparticleswarmoptimalalgorithm(IA2PSO),whichisproposedbyinvdvingtheimmuneinformationprocessingmechanismintotheoriginalparticleswarmoptimalalgorithm,improvestheabilityofseekingtheglobalexcellentresultandcovergencespeedwithitsespecialconsistencyselectionm
5、echanismandbacterininoculation.BasedonanalyzingthemodelofloaddistributionamongcascadedhydropowerstationsandthetraitsofIA2PSO,thecorrespondingmathematicaldescriptionandthesolutionprocedurebyusingIA2PSOispresentedinthispaper.Inthecasestudy,IA2PSOcangainsuperiorloaddistributionschemetoPSOandownf
6、asterconstringencyspeedintheeveningevolution.Thus,anewandvalidmethodisprovidedforsolvingtheproblemofoptimizedloadingdistributionamongcascadedhydropowerstations,itcanbeavailableforextensiveoptimizationapplication.Keywords:hydropowerengineering;loadingdistribution;immuneparticleswarmoptimizatio
7、nalgorithm;cascadedhydropowerstations0引言梯级水电厂间负荷分配不同于单一水电厂内经济运行,涉及两方面问题:梯级电站之间的负荷分配和各电站在已分配负荷过程下的厂内机组负荷分配。很明显该问题为一个多维多阶段非线性规划问题。传统的求解方[1][2][3]法,如等微增率、动态规划以及网络流法,或多或少存在一定的局限性。近年来,粒子群算法(PSO)作为一种新生的随机进化计算方法,由于具有简捷通用、适合并行处理、对目标函数和约束条件要求低等特点,受到电力
