基于系統協調粒子群算法的電力系統多目標優化調度初探

于溪龍 劉申 陳凱 國網遼寧省電力有限公司鐵嶺供電公司

基于系統協調粒子群算法的電力系統多目標優化調度初探

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在“十二五”的全面推動下，我國的經濟發展又向前邁進了一大步，在這種發展趨勢之下，生產用電與居民用電的質量要求不斷提高，促使電力系統多目標優化調度逐漸深化?；诖?，本文就系統協調粒子群算法下的電力系統多目標優化調度展開分析。

系統協調粒子群 電力系統 多目標優化調度

1 系統協調粒子群算法概述

系統協調粒子群算法是一種基于粒子群算法，融合了灰色理論的全新算法，能夠應對大型復雜系統優化的計算與求解需求。在復雜的系統當中，內部的變量繁多，相對的變量與變量之間的聯系也更為復雜，這就影響單一的、常規的解決辦法無法實現相關求解需求，所以，提出了包含灰色理論的系統協調粒子算法，取系統當中能夠表示其重要特征的參數，將這些參數排列成呈現系統狀態序的列，在這一過程中，忽略所取參數之間的關聯關系，達到簡化系統的效果。

2 電力系統多目標優化調度模型分析

2.1 明確多目標優化調度模型的相關目標函數

c2、c3、c4、c5、c6表示的是j的發電特性系數；而表示的是j在t時刻的水庫蓄水量；表示的是j在t時刻的發電引用流量。梯級水電站的發電成本低，且環保無污染，因此，水電系統部分要承擔更多的符合，以降低上述火電系統的出力。

2.2 模型求解

①依據上述函數的調度特點，在解析空間當中會隨機生成粒子，進一步調整系統協調粒子群算法中的原始參數，從中篩選出能夠滿足相關約束條件的粒子，重新設定粒子的初始位置與速度。依據上述模型分析，選取兩個粒子變量，其一是火電站不同時段的出力狀況；其二是不同時段梯級水電站的發電用水量。

②在上述電力系統多目標優化調度模型當中，整理所涉及的6各目標函數，形成基準序列，進而用此序列表征該調度優化模型的理想狀態。

③模型求解過程中，解空間里每一個粒子的生成能夠對應得出目標函數值，最終將得到的6個目標函數進行排列，最終得到的目標序列就是當前電力系統模型的狀態。

④利用灰色理論中的灰色關聯分析理論，對比基準序列與目標序列之間的灰色關聯度，計算得出關聯度值即為系統協調粒子群算法的適應函數值。

綜上所述，基于系統協調粒子群算法的電力系統多目標優化調度的相關分析，有利于提升整個電力系統的運行效益。通過相關優化要求的有效實現，能夠最大程度降低電力系統的資源消耗與環境污染，從而提升系統生產的經濟效益與環保效益，同時還能夠提升系統的生產質量，相應提升系統運行的社會效益。

[1]盧錦玲,苗雨陽,張成相,任惠.基于改進多目標粒子群算法的含風電場電力系統優化調度[J].電力系統保護與控制,2013,41(17):25-31.(2013-08-26)[2017-09-29].

[2]楊家然,王興成,隋林濤,劉先正,羅曉芬.采用混合智能算法的含風電電力系統多目標優化調度[J].電力系統保護與控制,2017,45(11):21-27.(2017-05-31)[2017-09-29].