基于免疫粒子群算法的水火電機(jī)組組合研究.pdf

1、近年來(lái)隨著電力工業(yè)的發(fā)展和國(guó)民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,開(kāi)發(fā)和利用清潔能源、采用可再生能源成為未來(lái)電力行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。當(dāng)前對(duì)水電能源的大力開(kāi)發(fā),特別是梯級(jí)水電站的建設(shè),增強(qiáng)了電網(wǎng)穩(wěn)定性,提高了系統(tǒng)抵抗干擾的能力。研究在火電系統(tǒng)中水電的優(yōu)化配置有重要意義。
　　機(jī)組組合問(wèn)題是電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的一個(gè)重要方面,由于它能帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益,所以一直是現(xiàn)代電力系統(tǒng)每天運(yùn)行計(jì)劃主要的任務(wù)。從數(shù)學(xué)角度來(lái)說(shuō),機(jī)組組合問(wèn)題是一個(gè)多約束、非線性和離散的組合優(yōu)化

2、問(wèn)題,很難得到理論上的最優(yōu)解。到目前為止仍不存在既能全面考慮各種約束,又能獲得理想的運(yùn)算速度和精度的實(shí)用算法。如何提高求解機(jī)組組合問(wèn)題的精度和速度對(duì)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行仍具有重要的意義。
　　本文在總結(jié)已有成果的基礎(chǔ)上,以電力系統(tǒng)中全天購(gòu)電費(fèi)用最小為數(shù)學(xué)模型,根據(jù)數(shù)學(xué)中的優(yōu)化原理,針對(duì)粒子群算法存在的缺陷和不足,將免疫算法與基本粒子群算法相結(jié)合,提出了改進(jìn)的免疫粒子群求解算法。針對(duì)基本粒子群算法進(jìn)化前期所出現(xiàn)的易發(fā)散,精度低,迭代后

3、期出現(xiàn)的收斂速度較慢等問(wèn)題,本文提出了在算法中加入免疫算子隨機(jī)變量來(lái)擴(kuò)大局部搜索能力,進(jìn)而提高粒子群算法前期的精度及后期的速度;對(duì)粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,采取在基本粒子群算法基礎(chǔ)上結(jié)合免疫算法的交叉、變異操作,對(duì)將要與當(dāng)前最優(yōu)位置重疊的個(gè)體引入交叉操作增加種群的多樣性。使得算法在搜索空間上得到極大的改善,跳出局部最優(yōu)點(diǎn),從而得到滿意的最優(yōu)解。
　　為了測(cè)試算法的性能,本文采用4個(gè)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)分別對(duì)粒子群算法和免疫粒子群算法