發(fā)布時間：2021-03-15 09:04

　　針對水火電力系統(tǒng)短期發(fā)電調(diào)度決策變量多、維數(shù)高、規(guī)模大、非凸、非線性及求解困難等特點,提出改進的粒子群算法并進行求解。該算法采用反向?qū)W習策略提高初始解的質(zhì)量,建立參數(shù)自適應動態(tài)調(diào)整機制控制群體進化過程,引入混沌局部搜索增強算法局部尋優(yōu)能力。同時,根據(jù)不同類型的約束條件,采用能有效處理多重復雜約束的方法。仿真結(jié)果驗證了算法和約束處理方法的可行性和有效性,為水火電力系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度問題的求解提供了高效、實用的新方法。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

函數(shù)w(t）曲線圖

函數(shù)c(t）曲線圖

水火電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]水電站群優(yōu)化調(diào)度非線性全局優(yōu)化方法[J]. 王健,程春田,申建建,武新宇,曹瑞.  中國電機工程學報. 2018(17)
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[4]基于免疫算法的水火電聯(lián)合調(diào)度研究[J]. 周德建,楊莉,郭義明,王敏蔚.  電力系統(tǒng)保護與控制. 2012(22)

碩士論文
[1]梯級電站群短期水火協(xié)同調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 林藝城.廣東工業(yè)大學 2018
[2]考慮電網(wǎng)典型日需求的水火電長期協(xié)調(diào)方法研究[D]. 高力奇.大連理工大學 2016
[3]基于改進粒子群算法的水—火發(fā)電系統(tǒng)聯(lián)合調(diào)度[D]. 肖海波.華北電力大學 2015



本文編號：3083924