差分进化粒子群算法求解发电资源调度问题

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用差分进化粒子群算法求解发电资源调度问题唐俊1，胡志敏1，王敏2TANGJunl．HUZhiminl．WANGMin21．湖南城建职业技术学院信息工程系，湖南湘潭4111012．湖南机电职业技术学院信息工程系，长沙4101511．DepartmentofInformationEngineering，HunanUrbanConstructionCollege，Xiangtan，Hunan411101，China2．DepartmentofInformationEngineering，HunanMechanic

2、al&ElectricalPolytechnic，Changsha410151，ChinaTANGJun，HUZhimin，WANGMin．Differentialevolutionparticleswarmalgorithmforpowerresourcesschedulingproblem．EngineeringandApplications，2012，48(8)：239-242．Abstract：Inordertosolvehydrothermalpowersystemresourceshort-termoptimizationschedulingproblem，anovelsch

3、edulingsolutionbasedondifferentialevolutionparticleswarlrloptimizationalgorithmisproposed．Themathematicalmodelofhydrothermalpowersys-temresourceschedulingproblemisdesigned，theframeworkofdifferentialevolutionparticleswarmoptimizationalgorithmisgiven，theinformationexchangemechanismbetweenPSOpopulat

4、ionandDEpopulationfortheoptimalparticlelocationisintroducedtomakeproposedalgorithmeasilyjumpoutoflocaloptimumwitheffectivedynamicadaptability．Experimentalresultshowsthatpro-posedalgorithmcansolvetheschedulingproblemofhydrothermalpowersystemresource，andhastheadvantageofgoodapplicationvalue．Keyword

5、s：differentialevolution；particleswarmoptimizationalgorithm；hydrothermalpowersystem；powersystemresourceschedul—ingproblem摘要：为了有效地解决水火电力系统资源短期优化调度问题，提出了一种基于差分进化粒子群的调度算法。设计了水火电力系统资源调度问题的数学模型，给出了差分进化粒子群优化算法的框架，通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置，从而使算法具有动态自适应性，能够较容易地跳出局部最优。实验结果表明，该算法能有效解决水火发电资源调度问题，具有较好的应用

6、价值。关键词：差分进化；粒子群优化算法；水火电力系统；发电资源调度问题DOhl0．3778／j．issn．1002—8331．2012．08．068文章编号：1002．8331(2012)08．0239．04文献标识码．^中图分类号：TPl8；TP39320世纪20年代提出的水火电力系统联合调度问题：是以日为调节周期、由较为准确的预报提出电力系统日负荷曲线、由长期运行方式确定水电厂的日发电总水量、根据水火电厂动力特性，按某种经济运行方式逐小时在水火电厂之间分配发电任务。水火电力系统的短期优化调度问题是一个高维数，非凸的，离散的，非线性的优化问题，很难找出理论上的最优解。对于水火电力系统的

7、短期优化调度问题，传统的纯数学方法有拉格朗日乘子法、线性规划法、动态规划法、网络流规划法，这些方法一般只能解决小规模调度问题。近几年，出现了多种基于粒子群优化算法的解决方案，文献[1]针对水火电力系统短期经济环境负荷调度多目标优化问题，构建了一种基于粒子群算法的交互式模糊满意度决策方法；文献[2]提出了一种基于锦标赛选择机制和自适应惯性权重因子的改进微粒群算法，为梯级电站水库(群)长期优化调度提供了一种优化调度方法；文献[3]针对梯