基于混沌量子蜜蜂算法的机会约束输电规划.pdf

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1、第38卷第22期电力系统保护与控制Vb1．38NO．222010年l1月16日PowerSystemProtectionandControlNOV．16，2010基于混沌量子蜜蜂算法的机会约束输电规划曾呜，田廓，薛松，邱柳青，董军(华北电力大学能源与电力经济研究咨询中心，北京102206)摘要：电力市场环境下的众多不确定因素具有明显的随机性与模糊性，且对输电规划会产生重要影响。利用不确定规划理论建立了随机模糊最小最大机会约束输电规划模型，在最小可能的总投资成本条件下寻找最优规划方案。借鉴蜜蜂觅食与交配行为，引入混沌优化与量子计算方法，设计混沌量子蜜蜂算法实现

2、了对上述输电规划问题的求解，研究给出具体求解步骤，基于梯度的量子旋转角的计算方法提高解的精度，利用高斯量子突变保持种群的多样性，并证明了该算法以概率1收敛。通过3O节点系统测算表明，混沌量子蜜蜂算法求解机会约束输电规划问题具有收敛速度快、精度高的特点。关键词：混沌量子蜜蜂算法；随机模糊机会约束；收敛性；输电规划ChanceconstrainedtransmissionplanningmethodbasedonchaosquantumhoneybeealgorithmZENGMing，TIANKuo，XUESong，QIULiu-qing，DONGJun(Re

3、searchCenterofEnergyandElectricityEconomics，NorthChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China)Abstract：Multitudinousuncertainfactorswhichpossessrandomnessandfuzzinessexertaprofoundinfluenceontransmissionplanningundertheenvironmentofelectricitymarket．Therandomfuzzyminmaxchanceco

4、nstrainedtransmissionplanningmodelisestablishedusinguncertainplanningtheory，whichmeansthatthebestplanningschemeisselectedundertheconditionofminimumtotalinvestmentcost．Theproblemoftransmissionplanningaboveissolvedusingthechaosquantumhoneybeealgorithm，whichUSeStheforagingandmatingbeh

5、aviourofbeesandintroducesthemethodofthechaosoptimizationandquantumcomputing．Thesolvingstepsarebroughtforward，theprecisionofsolutionbeingimprovedbasedonthecomputingmethodofthegradmultiple-quantummagicanglespinning，populationdiversityisretainedbyuseofgaussgenicmutation，andtheconverge

6、ncebeing1ofthisalgorithmisproved．Finally，theresultofIEEE-30testsystemindicatesthatusingthechaosquantumhoneybeealgorithmtosolvetheproblemofrandomfuzzychanceconstraintransmissionplaninghasthecharacteristicsoffasterconvergencerateandhigherprecision．ThisworkissupportedbyNationalNatural

7、ScienceFoundationofChina(NSFC)(No．70671041andNo．70771039)andBeijingEducationCommissionCooperationProject．Keywords：chaosquantumhoneybeealgorithm；randomfuzzychanceconstrain；convergence；transmissionplanning中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)22·0001-07性的定量化模拟【6】。因此，应用机会约束规划技术0引言研究输电

8、规划问题具有较好的适应性。输电规划的目的在于以最小成