基于多目标粒子群算法的电力系统优化调度

基于多目标粒子群算法的电力系统优化调度
一、绪论
随着经济的发展，全球能源需求和使用量不断增长，电力系统
的优化调度也变得越发重要。

当今电力系统的特点之一是大规模、复杂性高、互联互通，同时在保证整个系统安全、稳定运行的前
提下，还需要降低用电成本，合理利用各种能源，减少环境污染。

这就对电力系统优化调度提出了更高的要求和挑战。

传统的电力系统优化调度方法存在许多问题，如计算速度慢，
调度效果差，解的有效空间小等。

因此，多目标粒子群算法作为
一种新型的优化方法被提出，其具有全局寻优的能力、计算速度
快的优点等，成为当前电力系统优化调度的热门研究方法。

本文将重点介绍基于多目标粒子群算法的电力系统优化调度研究。

二、电力系统优化调度
电力系统优化调度是指将电力系统中各类可控设备从长期、中期、短期不同时间尺度上进行计划调度，以达到在保证供电安全、稳定的前提下，实现节约用电、优化电力系统结构和维护环境等
多目标优化。

在长期调度中，主要考虑电力系统年度计划和规划，如装机容量、负荷预测、送电方式、发电机组配置等；在中期调度中，主
要考虑电力系统月度、季度调度，主要包括发电机组出力安排、线路负荷分配等；在短期调度中，主要考虑电力系统日、时段调度，主要包括电力负荷预测、发电机组出力控制、电力市场运行等。

传统电力系统优化调度方法主要采用线性规划、整数规划、动态规划等数学模型，但这些方法虽然基础扎实，但缺乏全局寻优的能力，并不能解决复杂的电力系统优化问题。

三、多目标粒子群算法
3.1 算法概述
多目标粒子群算法是基于粒子群算法、遗传算法和多目标优化的结合，其基本思想是通过在多目标空间中求解非劣解集合来避免单点搜索陷入局部最优解，从而实现全局优化目标。

3.2 算法流程
多目标粒子群算法的主要流程如下：
(1)初始化种群，包括每个粒子的位置和速度
(2)根据评价函数计算种群中每个个体的适应度
(3)更新种群中每个粒子的速度和位置
(4)根据多目标优化原则，选择出非劣解集
(5)终止条件判断，若满足终止条件则输出非劣解集，否则返回
(2)
3.3 算法优点
多目标粒子群算法具有以下优点：
(1)具有强大的寻优能力，能够有效避免单点搜索陷入局部最优
解的情况；
(2)计算速度快，能够在很短的时间内求解出复杂的非线性多目
标优化问题；
(3)具有较好的鲁棒性，对模型参数的变化不敏感，实用性较强。

四、基于多目标粒子群算法的电力系统优化调度
在电力系统优化调度中，多目标粒子群算法主要应用于短期调
度和日前市场交易中，优化各发电企业的电力交易价格和出力分配，最大限度地减少总成本。

其主要研究内容包括：
(1)构建电力系统优化调度的多目标模型，包括成本、可靠性、
环境等目标；
(2)针对模型特点，采用多目标粒子群算法求解非劣解集合；
(3)实验验证，结合典型电网系统进行验证。

研究结果表明，基于多目标粒子群算法的电力系统优化调度方
法能够有效地解决电力系统的多目标问题，具有以下特点：
(1)针对不同目标具有不同的权重分配，在保证成本最小化的同时，能够兼顾其他多项目标；
(2)能够避免单点搜索陷入局部最优解的情况，从而实现全局优化；
(3)具有较快的计算速度，在满足约束条件的前提下，能够迅速
求解出复杂的电力系统优化问题。

五、总结
本文以电力系统优化调度为研究对象，基于多目标粒子群算法，针对电力系统的多目标问题进行优化求解。

实验结果表明，该方
法能够兼顾不同目标，实现全局优化，具有一定的优化效果和实
用性。

未来还需要在研究中进一步完善和深入探讨。