基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法.pdf

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1、第３４卷第３期桂林理工大学学报Ｖｏｌ３４Ｎｏ３２０１４年８月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＡｕｇ２０１４文章编号：１６７４－９０５７（２０１４）０３－０５７９－０５ｄｏｉ：１０３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ１６７４－９０５７２０１４０３０２９基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法１２１ａ１ａ１ａ１ａ邹恩，林兰，黄浩扬，霍庆，张增根，黄水鸿（１华南农业大学ａ工程学院，广州５１０６４２；ｂ

2、珠江学院，广州５１０９００；２广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂，广州５１０３８５）摘要：为高效求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题，提出了一种混沌迭代粒子群算法：粒子群算法的全局搜索能力很强，但易陷入局部最优，混沌的遍历性特性可有效抑制早熟现象。将最优迭代因子引入粒子群算法，对经粒子群算法搜索后的先验解进行基于一种新Ｔｅｎｔ映射的混沌变异，并改进算法的迭代策略，以平衡粒子的全局和局部性搜索，避免了早熟收敛。通过６机组、１５机组的仿真试验，以及同其他算法仿真结果的比较，验证了本算法良好的收敛性和寻优性。关键词：混沌变异

3、；最优迭代；粒子群；电力系统；早熟中图分类号：ＴＰ３０１６文献标志码：Ａ群算法的全局搜索能力和禁忌算法（ＴＳ）的局部０引言搜索能力相结合用于热电联产负荷经济分配问题作为电力系统中典型的优化问题，经济负荷分的求解，通过ＴＳ算法较强的爬坡能力有效克服配（ｅｃｏｎｏｍｉｃｌｏａｄｄｉｓｐａｔｃｈ，ＥＬＤ）的目标是在满足负ＰＳＯ算法的早熟问题；文献［５］将单纯形算子嵌荷和运行约束的条件下，最小化发电成本。系统送入ＰＳＯ算法，用于更新适应值最好的部分粒子，电能力、稳定性等使得ＥＬＤ问题的可行域为非凸，提高了ＮＭ－ＰＳＯ算法的寻优能力和收敛

4、速度；文受汽轮机阀点效应的影响，机组的耗量曲线呈现非献［６］引入优化惯性权重策略和带扰动的最优最线性，因此，ＥＬＤ问题本质上呈现高维、非凸、多约差粒子策略改进粒子群算法，对１３、２０机组在经束和非线性的特点。传统方法如动态规划法解决济负荷分配上的仿真，取得了比ＰＳＯ算法效率更ＥＬＤ问题，需要被优化对象具有良好的数学特性，高、总费用更小的最优解；文献［７］采用基于但处理效果不理想。近年来，人工智能技术的发展Ｐａｒｅｔｏ占优策略和拥挤距离排序方法的改进粒子群和多学科的交叉融合，给ＥＬＤ问题的求解带来了新算法求解多目标经济调度问题，取得

5、了比ＮＳＧＡ－［１］［２］的突破，遗传算法（ＧＡ）、混沌粒子群算法ＩＩ和常规ＭＯＰＳＯ算法分布更均匀、更完整的Ｐａｒｅ［３］（ＩＣＰＳＯ）和微分进化算法（ＤＥ）等新方法的广泛ｔｏ最优前沿；文献［８］将序列二次规划法应用，克服了传统方法的不足，提高了解的质量。（ＳＱＰ）引入混沌粒子群算法对全局较优解进行微粒子群（ＰＳＯ）算法利用记忆和反馈机制共调，求解带阀点效应的经济负荷分配问题，获得同进行高效率的寻优，能够较快解决大规模的优了比现有算法收敛性更快、质量更优的解。化问题，但算法效率受参数设置及粒子的初始分笔者在以往混沌粒子群算法的

6、基础上，引入［９］布影响严重。为改善算法效率，文献［４］将粒子最优迭代因子以增强粒子的全局搜索能力，在粒收稿日期：２０１３－０９－２２基金项目：国家自然科学基金项目（３１１７１４５７）；广东省产学研结合基金项目（２０１０Ｂ０９０４００４５１；２０１２１３０９１１０００２０）；广东省自然科学基金项目（Ｓ２０１３０４００１６１４４）作者简介：邹恩（１９５６—），女，博士，教授，研究方向：神经网络、模糊控制和混沌优化，ｚｏｕｅｎ１０＠ｓｃａｕｅｄｕｃｎ。引文格式：邹恩，林兰，黄浩扬，等．基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法［Ｊ］．桂

7、林理工大学学报，２０１４，３４（３）：５７９－５８３．５８０桂林理工大学学报２０１４年子群速度更新公式的基础上，引入１项以全局最工作死区的上边界、下边界；ｎｍ是机组ｍ的工作死优粒子对应的适应值为引导的变异算子，并将先区个数，对违反该约束的机组，将其限定在最近的验解进行基于一种新Ｔｅｎｔ映射的混沌变异，改变边界值。了粒子的混沌搜索机制，流程上改进了粒子的迭１５线路潮流约束代策略。经多个算例验证，算法很好的平衡了粒｜Ｐ｜≤Ｐｍａｘ，ｋ＝１，２，２，…，Ｌ。（６）Ｌｆ，ｋＬｆ，ｋ子的全局性和局部性搜索，有效避免了早熟。ｍａｘ其中：ＰＬ

8、ｆ，ｋ是线路ｋ上的实时功率流；ＰＬｆ，ｋ是线路ｋ１多约束的ＥＬＤ数学模型上的潮流上限；Ｌ是传输线根数。ＥＬＤ问题的目标函数为ＥＬＤ问题是在系统功率平衡约束、机组本身Ｎ限制如爬坡约束和死区约束等制约下，合理分配ｍｉｎｍｉｚｅＦｔ＝∑Ｆｍ（Ｐｍ）。（７