基于混合智能算法电力系统经济调度优化模型研究

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1、上海理工大学学报第35卷第5期J．UniversityofShanghaiforScienceandTechnologyVo1．35No．52013文章编号：1007—6735(2013)05—0469—06基于混合智能算法的电力系统经济调度优化模型研究宋文宇，袁光辉，蒋艳(1．三峡大学电气与新能源学院，宜昌443002；2，上海理工大学管理学院，上海200093)摘要：在以电力系统的发电总燃料量、氮氧化物排放量和电价等3个因素为目标函数，以系统有功平衡、系统正负备用、输出功率以及输出功率上升速率等相关约束条件的基础上建立了电力系统经济调度的加权优化模型．同时，在综合了

2、粒子群一人工鱼群算法的基础上构建了混合智能算法．最后，用10个机组所组成的火电厂的优化调度问题作为案例，采用混合算法进行求解及结果分析，以说明电力系统经济调度加权优化模型的有效性以及综合智能算法的收敛性和稳定性．关键词：电力系统；经济调度；加权优化模型；混合智能算法中图分类号：0224文献标志码：AEconomicDispatchWeightedOptimizationModelofPowerSystemBasedonHybridIntelligentAlgorithmSONGWen-yu．YUANGuang．hui。JIANGYa(1．CollegeofElectri

3、calEngineering&NewEnergy，ChinaThreeGorgesUniversity，Yichang443002，China；2．BusinessSchool，UniversityofShanghaifoScienceandTechnology，Shanghai200093，China)Abstract．Aneconomicdispatchweightedoptimizationmodelofpowersystemwassetup，consideringthepowergenerationofthetotalamountoffuel，nitrogeno

4、xidesemissionsandelectricitypricesasobjectivefunctionsandconsideringthesystemenergybalance，systemplusorminusstandby，OUtputpowerandincreasingrateofoutputpowerasconstraintconditions．Furthermore，ahybridintelligentalgorithmwasdesignedbasedonparticleswarm—artificialfishswarmalgorithm．Aschedul

5、ingproblemofthermalpowerplantsof10unitswassimulatedtodemonstratetheeffectivenessoftheweightedoptimizationmodel，andtheconvergenceandstabilityofthehybridintelligentalgorithm．Keywords：powersystem；economicdispatch；weightedoptimizationmodel；hybridintelligentalgorithm电力系统调度的中心任务是在保证电网安全、发降低，电力

6、系统调度模型及其算法的研究是一个具有电量满足需求等因素的情况下，尽可能地使发电费用较强应用背景的重要课题．为保证各发电企业公平竞收稿日期：2013—07—01基金项目：上海市一流学科(系统科学)建设资助项目(XTKX2012)；上海市研究生创新基金资助项目(JWCXSL1302)第一作者：宋文宇(1992一)，女，本科．研究方向：电力系统调度与优化算法研究．E-mail：anne_602@163．com通讯作者：蒋艳(1962一)，女，副教授．研究方向：复杂系统建模、决策与优化．E-mail：ppjyan@usst．edu．cn470上海理工大学学报2013年第35卷争

7、及实时经济调度，其调度原则、方案应模型化．式中，，V，W为表征此二次曲线特性的常系数．电力市场下的经济调度是保证电力市场稳定、c．电网购电费用目标函数有序运行的关键问题之一．经典经济调度是指系统用73(G)表示该电网系统电网购电费用的目标中参加运行的机组已经预先确定的情况下，系统的函数，则73(G)可表示为Tm发电容量大于负荷需求时，将负荷优化分配给各发f3(G)=∑∑[Pi(t)p(t)](3)电机组，达到全系统的燃料消耗量或发电费用最小．采用经济调度方法进行电力调度的确能为电力系统式中，P。i(t)为各机组在时段t的上网电价，可表节省