本文關(guān)鍵詞：基于粒子群尋優(yōu)策略的隨機(jī)最優(yōu)潮流解法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流是優(yōu)化電力系統(tǒng)運行的一種有效手段,應(yīng)用在電力系統(tǒng)有功優(yōu)化、無功優(yōu)化、最優(yōu)化調(diào)度、可靠性分析等各個方面。在目前電力市場的環(huán)境因素下,最優(yōu)潮流結(jié)果不僅能為電力市場的運營單位提供最佳調(diào)度策略,而且還能使這調(diào)度策略更平等、更經(jīng)濟(jì),因此應(yīng)用在電力市場下的負(fù)荷管理、阻塞管理以及實時電價、無功定價和可用傳輸能力等各個方面。然而傳統(tǒng)的最優(yōu)潮流模型的目標(biāo)函數(shù)與約束條件等各參數(shù)都已確定是已知的。嚴(yán)格來說,大多數(shù)參數(shù)是不確定的或者是隨機(jī)變化的,傳統(tǒng)的最優(yōu)潮流計算過程將因這些隨機(jī)變化的因素而不能求解出正確的最優(yōu)解;另外,電力工業(yè)的改革也使電力系統(tǒng)中的不確定因素呈加劇趨勢,這些不確定因素均對電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流分析提出新的挑戰(zhàn)。因此,隨機(jī)最優(yōu)潮流問題受到關(guān)注。隨機(jī)最優(yōu)潮流自提出以來,就應(yīng)用在電力系統(tǒng)的各個方面�？偟膩碚f,包括以下幾個方面：有功優(yōu)化、無功優(yōu)化、系統(tǒng)備用優(yōu)化、電力市場的阻塞管理、負(fù)荷管理,可用傳輸能力、競價策略等。本文在介紹目前國內(nèi)外隨機(jī)最優(yōu)潮流的研究現(xiàn)狀后,發(fā)現(xiàn)機(jī)會約束潮流是隨機(jī)最優(yōu)潮流模型的主要形式,目前對機(jī)會約束問題的解法仍然處于探索階段,因此本文對這一類隨機(jī)最優(yōu)潮流的解法進(jìn)行研究,提出了基于隨機(jī)模擬的粒子群算法和確定性算法結(jié)合的方法,并展望了隨機(jī)最優(yōu)潮流模型的擴(kuò)展方向。隨機(jī)模擬技術(shù)為驗證概率形式的約束條件提供了有效的途徑,因此在機(jī)會約束規(guī)劃模型中,使用隨機(jī)模擬技術(shù)可以取得很好的效果。由于粒子群算法在尋優(yōu)過程中其搜索路徑和尋優(yōu)機(jī)制較其他傳統(tǒng)算法和智能算法更有優(yōu)勢,其在計算機(jī)編程中也要比其他智能算法更容易實現(xiàn)。因此,本文采用基于隨機(jī)模擬的粒子群算法在機(jī)會約束中進(jìn)行尋優(yōu)。采用基于隨機(jī)模擬的粒子群算法和確定性算法結(jié)合的方法,實現(xiàn)了考慮負(fù)荷不確定的隨機(jī)最優(yōu)潮流問題求解、考慮負(fù)荷和電力供應(yīng)端不確定的隨機(jī)最優(yōu)潮流問題求解以及考慮負(fù)荷相關(guān)性的隨機(jī)最優(yōu)潮流問題求解；并在簡單5節(jié)點系統(tǒng)和IEEE30節(jié)點系統(tǒng)進(jìn)行算例驗證,得出了本方法在計算隨機(jī)最優(yōu)潮流時具有通用性的結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：不確定性 機(jī)會約束規(guī)劃 隨機(jī)最優(yōu)潮流 粒子群算法 相關(guān)性
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM744;TM732
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-22
• 1.1 引言12
• 1.2 選題背景12
• 1.3 隨機(jī)最優(yōu)潮流發(fā)展及研究現(xiàn)狀12-19
• 1.3.1 隨機(jī)最優(yōu)潮流求解方法15-19
• 1.4 隨機(jī)最優(yōu)潮流應(yīng)用19
• 1.5 本論文主要工作19-22
• 第二章 粒子群算法及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用22-34
• 2.1 優(yōu)化算法選取22-23
• 2.2 粒子群算法23-25
• 2.2.1 帶慣性權(quán)重的粒子群算法24-25
• 2.3 粒子群算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用25-31
• 2.4 基于隨機(jī)模擬的粒子群算法31-32
• 2.4.1 隨機(jī)模擬技術(shù)31
• 2.4.2 基于隨機(jī)模擬的粒子群算法31-32
• 2.4.3 基于隨機(jī)模擬的粒子群算法求解過程32
• 2.5 本章小結(jié)32-34
• 第三章 基于粒子群算法并考慮負(fù)荷不確定的隨機(jī)最優(yōu)潮流34-46
• 3.1 隨機(jī)最優(yōu)潮流模型分類34-35
• 3.1.1 目標(biāo)函數(shù)含期望值的隨機(jī)最優(yōu)潮流34
• 3.1.2 目標(biāo)函數(shù)不使用數(shù)學(xué)特征表示的隨機(jī)最優(yōu)潮流34-35
• 3.1.3 隨機(jī)最優(yōu)潮流的擴(kuò)展模型35
• 3.2 負(fù)荷不確定下的隨機(jī)最優(yōu)潮流模型35-39
• 3.2.1 隨機(jī)最優(yōu)潮流的機(jī)會約束規(guī)劃模型35-36
• 3.2.2 模型簡化36-37
• 3.2.3 收斂條件37
• 3.2.4 PSO適應(yīng)函數(shù)37-38
• 3.2.5 求解方法38-39
• 3.3 算例分析39-44
• 3.3.1 5節(jié)點系統(tǒng)39-42
• 3.3.2 IEE30節(jié)點系統(tǒng)42-44
• 3.4 本章總結(jié)44-46
• 第四章 基于粒子群算法并考慮負(fù)荷和電力供應(yīng)端不確定的隨機(jī)最優(yōu)潮流46-54
• 4.1 計入負(fù)荷和電力供應(yīng)不確定的隨機(jī)最優(yōu)潮流46-50
• 4.1.1 隨機(jī)最優(yōu)潮流的機(jī)會約束規(guī)劃模型46-48
• 4.1.2 模型簡化48
• 4.1.3 收斂條件48-49
• 4.1.4 PSO適應(yīng)函數(shù)49
• 4.1.5 求解方法49-50
• 4.2 算例分析50-53
• 4.2.1 5節(jié)點系統(tǒng)50-52
• 4.2.2 IEE30節(jié)點系統(tǒng)52-53
• 4.3 本章總結(jié)53-54
• 第五章 基于粒子群算法并考慮負(fù)荷相關(guān)性的隨機(jī)最優(yōu)潮流54-66
• 5.1 考慮負(fù)荷相關(guān)性的隨機(jī)最優(yōu)潮流54-57
• 5.1.1 隨機(jī)最優(yōu)潮流的機(jī)會約束規(guī)劃模型54-55
• 5.1.2 模型簡化55-56
• 5.1.3 收斂條件56
• 5.1.4 PSO適應(yīng)函數(shù)56
• 5.1.5 求解方法56-57
• 5.2 對相關(guān)系數(shù)的處理57-59
• 5.2.1 具有相關(guān)性的輸入變量轉(zhuǎn)換58-59
• 5.3 算例分析59-63
• 5.3.1 5節(jié)點系統(tǒng)59-61
• 5.3.2 IEE30節(jié)點系統(tǒng)61-63
• 5.4 本章總結(jié)63-66
• 第六章 結(jié)論與展望66-68
• 致謝68-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 附錄 (研究生期間發(fā)表的論文及參與的科研項目)76
• 一、研究生期間發(fā)表論文76
• 二、研究生期間參加科研項目76

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本文編號：495703