基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法.pdf

1、水火電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度在電力系統(tǒng)運行中具有可觀的經(jīng)濟效益，它一直是國內(nèi)外學者的研究熱點。對于電力系統(tǒng)調(diào)度問題，傳統(tǒng)調(diào)度模型僅追求系統(tǒng)經(jīng)濟效益最大化，使水電廠盡可能多發(fā)電，以火電廠耗煤最小為目標。隨著現(xiàn)代化社會的建設，能源短缺和環(huán)境惡化問題日漸嚴重，節(jié)能環(huán)保是實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的必然選擇，將減少火電廠廢氣排放作為調(diào)度問題的優(yōu)化目標具有重要意義。許多學者成功應用智能優(yōu)化算法求解水火電短期優(yōu)化調(diào)度問題，然而大多數(shù)智能算法都有早熟收斂的缺點，并

2、且對于問題復雜約束條件的處理方法也較少。本文對引力搜索算法進行改進，提高其搜索性能，并提出多目標的引力搜索算法，用于解決綜合考慮經(jīng)濟效益和環(huán)境保護的水火電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度問題。本文的主要研究工作如下：
　　1)針對引力搜索算法容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，本文提出一種改進的引力搜索算法(IGSA)。首先在速度更新過程引入個體記憶和群體信息，提出改進的速度和位置更新公式。然后在算法進化過程中引入混沌變異操作，使算法從局部最優(yōu)解附近轉(zhuǎn)到全局

3、范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解，增強其全局尋優(yōu)性能。并采用基于選擇操作的種群進化規(guī)則，保證種群總是向最優(yōu)解方向進化。為了處理多目標優(yōu)化問題，本文將非支配排序和聚集距離引人引力搜索算法中，提出帶混沌變異的非支配排序引力搜索算法(NSGSA-CM)。通過基準問題測試表明，NSGSA-CM算法有較好的搜索性能，適用于解決高維多目標優(yōu)化問題。
　　2)本文在節(jié)能環(huán)保的重要背景下，建立了綜合考慮經(jīng)濟效益和環(huán)境保護的水火電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度模型。該模型追求電

4、力系統(tǒng)運行時燃料消耗最小和污染氣體排放最少，是一個雙目標優(yōu)化問題。并通過引入基于時段的可變權(quán)重，將該問題轉(zhuǎn)化為單目標優(yōu)化問題，使其可以用改進的引力搜索優(yōu)化算法求解。
　　3)在處理問題眾多約束條件時，本文采用一系列啟發(fā)式策略使個體滿足約束。對于動態(tài)水量平衡約束，首先將違反約束水量平均分成若干份，然后將其調(diào)整到隨機選出的時段對應的下泄流量中，直到所有水量調(diào)整完從而滿足約束。在處理水庫庫容約束時，基于超過庫容限制的水量，在可行域內(nèi)同對

5、當前時段和后一時段的下泄流量做出等量調(diào)整，在保持水庫動態(tài)水量平衡的情況下使庫容約束得到滿足。采用基于火電廠優(yōu)先級的規(guī)則調(diào)整各火電廠每時段的出力，以滿足系統(tǒng)負荷平衡約束。
　　4)為了驗證IGSA和NSGSA-CM算法求解水火電短期優(yōu)化調(diào)度問題的有效性，本文選取了兩個實例進行仿真計算。實例結(jié)果表明，與文獻中的結(jié)果相比，IGSA和NSGSA-CM算法有更好的全局優(yōu)化性能，在滿足所有約束的情況下獲得了較小的燃煤成本與污染氣體排放?？芍?，