電力系統(tǒng)的群體智能優(yōu)化及電力市場穩(wěn)定研究.pdf

1、電力系統(tǒng)規(guī)劃是電力系統(tǒng)研究和工程實踐的重要課題。隨著電力工業(yè)的發(fā)展，電力系統(tǒng)更加復(fù)雜，在很多情況下，電力系統(tǒng)規(guī)劃面臨非凸、非線性以及非連續(xù)的優(yōu)化問題，這對電力系統(tǒng)規(guī)劃提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法在處理這些問題時，存在困難。研究新的優(yōu)化算法成為工程實踐和理論研究中必需解決的課題。人工智能方法逐漸成為求解電力系統(tǒng)規(guī)劃問題的一種可供選擇的算法。在人工智能算法中，有很大一類模擬群體行為的方法，這類算法被稱為群體智能算法。雖然不同的算法有不

2、同的背景，但是就抽象層面看，都是由一群僅具有簡單功能的自治個體，通過相互之間的通訊和與環(huán)境的互動，從而實現(xiàn)復(fù)雜的功能。由于這些算法的通用性和有效性，它們已成為電力系統(tǒng)規(guī)劃領(lǐng)域研究的熱點之一。但是群體智能算法的研究成果相對分散，缺乏系統(tǒng)化的研究。為了提高其應(yīng)用的效率，需要從理論上對其進行分析。電力市場穩(wěn)定是電力市場機制設(shè)計和監(jiān)管領(lǐng)域的重要課題之一。傳統(tǒng)的市場穩(wěn)定性理論是建立在普通商品市場的基礎(chǔ)之上的，但是電力系統(tǒng)有其特殊性，如電力供需同時

3、進行，電力需求在一定程度上具有周期性的特性，以及電力報價交易分時開展等。這些因素是關(guān)系電力市場穩(wěn)定的重要因素。本文旨在研究群體智能算法及其在電力系統(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用以及電力市場的穩(wěn)定性，主要包括以下幾個方面：首先，建立群體智能算法的統(tǒng)一框架，對各個算子進行定義，并探討了為使算法收斂，框架中不同搜索策略需要滿足的充分條件。第二，在群體智能算法框架下，基于求解組合優(yōu)化的蟻群算法，提出了一種用于求解一般形式的非凸、非線性約束優(yōu)化問題的通用算法—廣

4、義蟻群算法?；诓粍狱c理論，給出了該算法收斂的充分條件。該方法被用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配和電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中，取得了比傳統(tǒng)方法好的優(yōu)化結(jié)果。第三，提出了一種全局收斂的粒子群算法，基于群體智能算法統(tǒng)一框架，證明了算法的全局收斂性。為了提高算法的效率，在滿足算法全局收斂充分條件的基礎(chǔ)上，提出了廣義蟻群算法和改進粒子群算法的結(jié)合算法。多個電力系統(tǒng)經(jīng)濟負荷分配的算例表明算法的有效性。第四，提出一種基于量子進化算法的電力系統(tǒng)輸電網(wǎng)擴展規(guī)劃。將量子

5、計算概念融入進化算法中，提出了一種新的群體智能算法，該算法具有更快的收斂速度和全局尋優(yōu)能力。同時，對算法參數(shù)進行優(yōu)化，提出較適應(yīng)本文研究問題的參數(shù)取值。算例結(jié)果表明：該模型滿足全局收斂條件，實際應(yīng)用時，可靠有效，加入特殊算子改進后，可進一步提高精度，加快速度。第五，將分布估計算法引入到輸電擴展規(guī)劃問題中，分別采用其中利用一階統(tǒng)計量的基于群體的遞增學(xué)習(xí)算法和利用二階統(tǒng)計量的因子分布算法對輸電擴展規(guī)劃問題進行求解。為了提高算法的尋優(yōu)效率，在

6、算法中引入了多個改進策略。在滿足群體智能算法收斂條件的基礎(chǔ)上，分析比較了不同改進策略對算法性能的影響。算例仿真結(jié)果表明，所提出的算法是可靠、有效的。第六，提出基于改進遺傳算法和單親遺傳算法的電力系統(tǒng)電源規(guī)劃模型，研究相關(guān)的改進策略，多個實際系統(tǒng)的算例驗證了算法的有效性。第七，研究了電力市場穩(wěn)定的條件，模型中，將負荷和供給都描述為周期函數(shù)，將電力市場穩(wěn)定性問題轉(zhuǎn)化為求解動力系統(tǒng)有唯一有界周期解的條件的問題。為了求解模型，提出并證明了一組相