基于系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度初探

于溪龍 劉申 陳凱 國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司鐵嶺供電公司

基于系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度初探

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在“十二五”的全面推動(dòng)下，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展又向前邁進(jìn)了一大步，在這種發(fā)展趨勢(shì)之下，生產(chǎn)用電與居民用電的質(zhì)量要求不斷提高，促使電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度逐漸深化?；诖耍疚木拖到y(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法下的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度展開(kāi)分析。

系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群 電力系統(tǒng) 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度

1 系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法概述

系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法是一種基于粒子群算法，融合了灰色理論的全新算法，能夠應(yīng)對(duì)大型復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化的計(jì)算與求解需求。在復(fù)雜的系統(tǒng)當(dāng)中，內(nèi)部的變量繁多，相對(duì)的變量與變量之間的聯(lián)系也更為復(fù)雜，這就影響單一的、常規(guī)的解決辦法無(wú)法實(shí)現(xiàn)相關(guān)求解需求，所以，提出了包含灰色理論的系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子算法，取系統(tǒng)當(dāng)中能夠表示其重要特征的參數(shù)，將這些參數(shù)排列成呈現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)序的列，在這一過(guò)程中，忽略所取參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，達(dá)到簡(jiǎn)化系統(tǒng)的效果。

2 電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型分析

2.1 明確多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型的相關(guān)目標(biāo)函數(shù)

c2、c3、c4、c5、c6表示的是j的發(fā)電特性系數(shù)；而表示的是j在t時(shí)刻的水庫(kù)蓄水量；表示的是j在t時(shí)刻的發(fā)電引用流量。梯級(jí)水電站的發(fā)電成本低，且環(huán)保無(wú)污染，因此，水電系統(tǒng)部分要承擔(dān)更多的符合，以降低上述火電系統(tǒng)的出力。

2.2 模型求解

①依據(jù)上述函數(shù)的調(diào)度特點(diǎn)，在解析空間當(dāng)中會(huì)隨機(jī)生成粒子，進(jìn)一步調(diào)整系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法中的原始參數(shù)，從中篩選出能夠滿足相關(guān)約束條件的粒子，重新設(shè)定粒子的初始位置與速度。依據(jù)上述模型分析，選取兩個(gè)粒子變量，其一是火電站不同時(shí)段的出力狀況；其二是不同時(shí)段梯級(jí)水電站的發(fā)電用水量。

②在上述電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型當(dāng)中，整理所涉及的6各目標(biāo)函數(shù)，形成基準(zhǔn)序列，進(jìn)而用此序列表征該調(diào)度優(yōu)化模型的理想狀態(tài)。

③模型求解過(guò)程中，解空間里每一個(gè)粒子的生成能夠?qū)?yīng)得出目標(biāo)函數(shù)值，最終將得到的6個(gè)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行排列，最終得到的目標(biāo)序列就是當(dāng)前電力系統(tǒng)模型的狀態(tài)。

④利用灰色理論中的灰色關(guān)聯(lián)分析理論，對(duì)比基準(zhǔn)序列與目標(biāo)序列之間的灰色關(guān)聯(lián)度，計(jì)算得出關(guān)聯(lián)度值即為系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法的適應(yīng)函數(shù)值。

綜上所述，基于系統(tǒng)協(xié)調(diào)粒子群算法的電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的相關(guān)分析，有利于提升整個(gè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行效益。通過(guò)相關(guān)優(yōu)化要求的有效實(shí)現(xiàn)，能夠最大程度降低電力系統(tǒng)的資源消耗與環(huán)境污染，從而提升系統(tǒng)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)保效益，同時(shí)還能夠提升系統(tǒng)的生產(chǎn)質(zhì)量，相應(yīng)提升系統(tǒng)運(yùn)行的社會(huì)效益。

[1]盧錦玲,苗雨陽(yáng),張成相,任惠.基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2013,41(17):25-31.(2013-08-26)[2017-09-29].

[2]楊家然,王興成,隋林濤,劉先正,羅曉芬.采用混合智能算法的含風(fēng)電電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2017,45(11):21-27.(2017-05-31)[2017-09-29].