直覺模糊粒子群算法在發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)策略中的應(yīng)用.pdf

1、大停電事故后的恢復(fù)控制問題是現(xiàn)代電力系統(tǒng)安全防御的一個(gè)重要課題。其中,機(jī)組啟動(dòng)是整個(gè)恢復(fù)控制的基礎(chǔ)。機(jī)組啟動(dòng)的關(guān)鍵是如何在恢復(fù)過程中根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際狀況進(jìn)行機(jī)組啟動(dòng)的優(yōu)化。因此,如何在恢復(fù)控制過程中合理選擇被啟動(dòng)機(jī)組是機(jī)組啟動(dòng)優(yōu)化策略研究的核心問題。由于求解機(jī)組啟動(dòng)策略本身屬于優(yōu)化問題,所有文章的主要研究都是建立在如何解決優(yōu)化問題的基礎(chǔ)上,側(cè)重點(diǎn)為粒子群算法研究。所以在這一前提下,文章提出應(yīng)用粒子群算法(PSO)及直覺模糊集理論(IFS)

2、來解決發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)最優(yōu)策略問題,并對(duì)發(fā)電機(jī)組的啟動(dòng)問題進(jìn)行了相關(guān)的分析與研究。論文主要工作與成果如下:
　　第一,分析了算法的運(yùn)行機(jī)制及其相關(guān)改進(jìn),并對(duì)算法的收斂性進(jìn)行了相關(guān)的推導(dǎo),研究算法存在的缺陷和及其產(chǎn)生的原因。確定了對(duì)PSO算法改進(jìn)的可能性及改進(jìn)的方向。
　　第二,對(duì)大停電事故后的恢復(fù)控制的核心機(jī)組啟動(dòng)問題進(jìn)行了深入分析,在已有的機(jī)組啟動(dòng)的優(yōu)化策略研究中,通常以運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ),在目標(biāo)函數(shù)和求解方法上都存在需要完善的地

3、方。文章在分析與發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)策略密切相關(guān)有關(guān)因素后,給出發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)目標(biāo)函數(shù)和相關(guān)約束條件,建立了發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)問題的0-1規(guī)劃模型,提出了分時(shí)間周期進(jìn)行啟動(dòng)的辦法來解決含時(shí)間約束條件的機(jī)組啟動(dòng)問題。
　　第三,針對(duì)PSO算法運(yùn)行中種群多樣性難以測定的問題,分析了算法運(yùn)行過程中粒子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),結(jié)合 IFS理論提出了直覺模糊種群熵(IFPE)作為種群多樣性的測度,并證明了IFPE比其他常用多樣性測度的優(yōu)越性。
　　第四,充分研究

4、了離散二進(jìn)制粒子群算法(BDPSO)的求解原理,通過實(shí)驗(yàn)手段在分析了可能影響的求解的因素及IFPE在求解過程中的相應(yīng)變化。在此基礎(chǔ)上,提出了兩種基于 IFPE的離散粒子群算法(IFDPSO)及其衍生型。將這些算法和原始 DPSO進(jìn)行了對(duì)比研究和實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn) IFDPSO系列算法更適合解決0-1背包問題。
　　第五,在研究發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)特點(diǎn)及可能影響發(fā)電機(jī)組啟動(dòng)因素的基礎(chǔ)上,編寫基于 IFDPSO的機(jī)組啟動(dòng)策略決策支持系統(tǒng),并在此平臺(tái)上