基于PSO-BBO混合优化算法的动态经济调度问题.pdf

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1、第42卷第18期电力系统保护与控制Vb1．42NO．182014年9月16日PowerSystemProtectionandControlSep．16，2014基于PSO．BBO混合优化算法的动态经济调度问题陈珍，胡志坚(武汉大学电气工程学院，湖北武汉430072)摘要：动态经济调度(DynamicEconomiCDispatch，DED)问题是电力系统运行与控制领域比较经典的多变量、非缌}生、强约束优化问题为解决该问题，提出了将粒子群优化算法(Partic1eSwarmOptimization，PS0)和基本生物地理学优化算法(Bioge0graphy—BasedOptimizati

2、on，BB0)相结合的改进生物地理学优化算法，并将该改进方法应用于一天24时段l0机39节点标准算例。在考虑网损与不考虑网损两种情况下分别进行仿真分析，并将仿真结果与PS0和基本BB0算法以及参考文献中提出的六种智能算法进行对比，验证了该改进算法的有效性及在寻优能力上的提高。关键词：动态经济调度；生物地理学优化算法；PS0-BB0混合优化算法；阀点效应；约束处理AmodifiedhybridPSO-BBOalgorithmfordynamiceconomicdispatchCHENZhen，HUZhi-jian(SchoolofElec~icalEngineering，WuhanUni

3、versity，Wuhan430072，China)Abstract：Dynamiceconomicdispatch(DED)problemistheclassicmultivariable，nonlinear,strongconstrainedoptimizationproblemintheareaofpowersystemoperationandcontro1．Tosolvethisproblem，ahybridParticleSwarmOptimization(PSO)andbiogeography-basedoptimization(BBO)newalgorithmisprop

4、osed．Andtheimprovedmethodisappliedin10unitsystemsforaperiodof24hours．Thesimulationisdoneinthetwocaseswithandwithoutconsideringthenetloss，andthesimulmionresultsarecomparedwiththeresultsofparticleSWarmoptimizationalgorithmandthebiogeography-basedoptimizationalgorithmandtheresultsofothersixintellig

5、entalgorithms’referredintheliteratures，whichverifythevalidityandtheimprovementinthecapabilityoffindingthebestoftheimprovedalgorithm．ThisworkissupportedbyUniversitySpecialResearchFundoftheDoctoralProgram(No．20110141110032)andStateKeyLaboratoryofElectricalInsulationofPowerEquipmentofXi’anJiaotongU

6、niversity(No．EIPE13205)．Keywords：dynamiceconomicdispatch；biogeography-basedo~imization；PSO—BBOhybridoptimizationalgorithm；valvepointeffect；constrainthandling中图分类号：TM734文献标识码：A文章编号：1674—3415(2014)18．0044．06目前，遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)l1、0引言进化算法(EvolutionaryProgram，EP1【10-121、粒子群电力系统动态经济调度(DED)¨J是

7、电力系统优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)l13-14]日运行计划中的重要环节，它在调度时段内根据预等各种智能算法因其强大的寻优能力而纷纷被应用测负荷需求量决定上网机组的出力，使得在满足众于DED问题IJ的解决当中。而生物地理学算法约束条件的前提下达到总的燃料费用最小的目(BBO)是2008年由SimonD提出的又一个强大的优的I4j。与传统经济调度(EconomicDispatch，EDl化新算法n引，生物