FNO-PSO算法及其在水火電站優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用.pdf

1、隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，對電力需求量的日益增加，在消耗能源的同時也考慮到環(huán)境保護的重要性。減少煤炭的使用量，充分利用水力資源是調(diào)整能源結(jié)構(gòu)和實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的必然選擇。水火電站的發(fā)展完全符合國家的戰(zhàn)略要求，因此，近年來關(guān)于梯級水電站和火電站的相關(guān)問題得到了廣泛的關(guān)注。本論文以梯級水電站和火電站優(yōu)化調(diào)度研究為核心，并提出一種FNO-PSO算法解決該優(yōu)化問題，從而說明FNO-PSO算法的可行性及有效性。主要創(chuàng)新成果及研究工作如下：

2、　?。?）本論文針對粒子群算法（Particle Swarm Optimization，即PSO）存在早熟和局部收斂問題，將結(jié)合分?jǐn)?shù)階神經(jīng)優(yōu)化算法（Fractional-Neuro-Optimizer，即FNO）提出一種新算法，即FNO-PSO算法。該算法通過改進PSO算法中的慣性權(quán)重更新規(guī)則，以保證群體中的各個粒子能夠在搜索空間中的運動多樣性，避免PSO算法在運算后期會因種群過于密集而陷入局部最優(yōu)的缺點。
　?。?）為了證明FN

3、O-PSO算法的有效性，將該算法運用到幾個測試系統(tǒng)中，并與PSO算法進行對比，通過仿真結(jié)果來說明FNO-PSO算法的可行性及有效性。
　　（3）本論文針對梯級水電站和火電站，并結(jié)合各自的運行特點，在考慮水火電綜合效益的基礎(chǔ)上，列出主要的限制約束：系統(tǒng)負載平衡方程，火電站出力限制，梯級水電站出力限制，排水量和存儲體積限制，最初和最終存儲體積限制，水流動態(tài)平衡方程，并建立一個使火電站發(fā)電成本最低的目標(biāo)函數(shù)。
　?。?）將FNO-