电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法.doc

电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法.docVol. 24 No. 1
Man 2 0 0 9
第24卷第1期
2 0 0 9年3月
靑岛大学学报(工程技术版)
JOURNAL OF QINGDAO UNIVERSITY (E&T)
文 **＜：1006 ・ 9798(2009)01 ・ 0079 ・ 06
电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法
王坤I,王蔚2,张智晟I,林涛2,陈军港】
(1. ★岛大学自动化工程学院，山东青岛266071, ，山东青岛266002)
摘慕：为解决电力系统中的经济负荷分配问题， 以基本粒子群算法为基础，利用优化惯性权璽策略以及改进垠优最差粒子策略•使改进粒 ，证实该算法可有效地解 决经济负荷分配问题;性能对比显示，该算法求得的解优于基本粒子群算法及其它优化算 法所求得的解。
关■词：电力系统；经济负荷分配；改进粒子群算法；阀点效应 中图分类号：TM714 文献标识码：A
电力系统经济负荷分配(economic load dispatch,ELD)是指在满足电力系统或发电机组运行约束条件 的基础上在各台机组间合理地分配负荷以达到杲小化发电成本的目的，是经济调度中非常重要的问题，是电 力系统中一类典型的优化问题。传统的解决ELD问题的方法包括拉格朗日松弛法等经典数学方法，这些算 、非凸性、离散性和非线性等待点， 这使得经典数学方法处理ELD问题效果不理想⑴.近年来，随着人工智能技术不断发展，混沌优化算法⑵、 遗传算法⑸&(particle swarm optimization,PSO)"：是由美国的Kenny和Eberhart在1995年提出的，是对鸟群觅食过程的模拟. 与遗传算法等智能优化算法相比,它的突出优点在于流程简单易实现•算法参数筒洁，不需要复杂的调整. PSO已被应用于很多研究中在ELD问题上也有所应用但在应用中发现,PSO算法的粒子容易陷 入局部最优点，•通过