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改進(jìn)的粒子群算法在多目標(biāo)電力系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2017-11-07 03:38

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【摘要】:隨著“十三五”規(guī)劃的全面部署和實(shí)施,我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)全新的階段。各行各業(yè)發(fā)迅速發(fā)展對(duì)電力行業(yè)提出了更高的要求,電力行業(yè)作為支撐著國(guó)家經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、民生命脈的根基性行業(yè)將面臨著重大的改進(jìn)。目前,伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高,用戶對(duì)電能的要求不斷提升,既需要保證供電可靠性,也要考慮到電能質(zhì)量、電能生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性以及電能生產(chǎn)與環(huán)境保護(hù)的關(guān)系。從全球能源方面來看,煤、石油、天然氣等不可再生能源的枯竭以及燃燒這些不可再生能源對(duì)環(huán)境造成的污染,這些都使得電力行業(yè)需要生產(chǎn)清潔環(huán)保的電能,F(xiàn)代電力的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到了多效益時(shí)代,關(guān)乎全球資源、環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展。同時(shí),用戶對(duì)電能質(zhì)量和可靠性的要求不斷提高,未來電力事業(yè)的發(fā)展需朝著向更加安全可靠、清潔環(huán)保的優(yōu)質(zhì)電能的發(fā)、輸、配、變發(fā)展。目前,我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了電力全面建設(shè)的階段。在電力建設(shè)中,合理的發(fā)、輸、配、變規(guī)劃不僅增強(qiáng)了電網(wǎng)的可靠性,而且提高了電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性,節(jié)省了人力和財(cái)力。因此,電力系統(tǒng)中的優(yōu)化問題亟待解決,電能的發(fā)電指標(biāo)有待優(yōu)化,電能的遠(yuǎn)距離傳輸有待優(yōu)化,電壓質(zhì)量有待優(yōu)化。然而,電力系統(tǒng)中的優(yōu)化問題存在非線性,多約束,非凸性,高維等難題。首先,常規(guī)的數(shù)學(xué)計(jì)算很難求解此類問題;其次,涉及到電力系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題傳統(tǒng)方法常常將多個(gè)目標(biāo)通過加權(quán)方式簡(jiǎn)單地將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)來求解,忽略了各個(gè)目標(biāo)函數(shù)之間的關(guān)系,權(quán)重系數(shù)的取值也不夠科學(xué),不能給決策者提供多組合適的解。本文針對(duì)以上問題提出了一種改進(jìn)的多目標(biāo)粒子群算法,該算法在經(jīng)典粒子群算法的基礎(chǔ)上,引入隨機(jī)黑洞策略、慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子的動(dòng)態(tài)更新、NSGA-II非支配排序、擁擠距離排序、領(lǐng)導(dǎo)粒子的選擇、小概率隨機(jī)突變等方法,加快了算法的收斂速度,提高了收斂精度;計(jì)算結(jié)果隨機(jī)性小,穩(wěn)定性好;形成了Pareto前沿解集,解的分布更加均勻并且更具有多樣性;為決策者提供多組Pareto前沿可行解,達(dá)到了較好的輔助決策作用。最后,將本文所提改進(jìn)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于電力系統(tǒng)中火電廠的環(huán)保經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)算,求解既經(jīng)濟(jì)又環(huán)保的火電廠發(fā)電調(diào)度方案;應(yīng)用于電力系統(tǒng)中的梯級(jí)水電站多目標(biāo)短期優(yōu)化調(diào)度計(jì)算,求解梯級(jí)水電站的優(yōu)化調(diào)度方案;應(yīng)用于電力系統(tǒng)中的無功優(yōu)化計(jì)算,求解滿足有功網(wǎng)損小、電壓質(zhì)量和穩(wěn)定性好的最優(yōu)無功分配方案。計(jì)算結(jié)果提供Pareto最優(yōu)前沿和多個(gè)滿足條件的可行解,供決策者輔助決策。
【學(xué)位授予單位】:貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TM73;TP18

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 杜毅;多階段可變批生產(chǎn)線重構(gòu)的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

3 王芳;粒子群算法的研究[D];西南大學(xué);2006年

4 安鎮(zhèn)宙;家庭粒子群算法及其奇偶性與收斂性分析[D];云南大學(xué);2012年

5 劉建華;粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D];中南大學(xué);2009年

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7 胡成玉;面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的粒子群算法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

8 張靜;基于混合離散粒子群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2014年

9 張寶;粒子群算法及其在衛(wèi)星艙布局中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2007年

10 劉宏達(dá);粒子群算法的研究及其在船舶工程中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張忠偉;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中粒子群算法的研究與應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2009年

2 李強(qiáng);基于改進(jìn)粒子群算法的艾薩爐配料優(yōu)化[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 付曉艷;基于粒子群算法的自調(diào)節(jié)隸屬函數(shù)模糊控制器設(shè)計(jì)[D];河北聯(lián)合大學(xué);2014年

4 余漢森;粒子群算法的自適應(yīng)變異研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

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6 王偉;大型螺紋旋風(fēng)硬銑削數(shù)值模擬及工藝參數(shù)優(yōu)化[D];浙江大學(xué);2016年

7 李玲玉;基于粒子群算法的城市軌道交通列車節(jié)能優(yōu)化研究[D];北京交通大學(xué);2016年

8 苗冬云;基于改進(jìn)粒子群算法的云任務(wù)調(diào)度方案研究[D];安徽財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

9 蔣曉\~;粒子群算法在多維優(yōu)化問題中的改進(jìn)研究[D];浙江理工大學(xué);2016年

10 劉角;生態(tài)系統(tǒng)粒子群算法及其在陣列天線方向圖優(yōu)化中的應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2016年



本文編號(hào):1150695

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