基于粒子群優(yōu)化算法的最優(yōu)潮流及其應用研究.pdf

1、電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流問題是典型的具有可伸縮性的多目標非線性規(guī)劃問題。隨著系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，變量和約束條件的數目劇增，變量之間復雜的函數關系和眾多的非線性約束條件使最優(yōu)潮流躋身于困難的大規(guī)模數學規(guī)劃問題行列。近年來粒子群優(yōu)化算法以獨特的優(yōu)點和機制為解決大規(guī)模非線性復雜問題提供了新的思路和方法，為解決電力系統(tǒng)中的相關問題提供了新的途徑與手段。 本文在總結已有最優(yōu)潮流算法研究狀況的基礎上，通過對多種優(yōu)化算法的比較和討論，提出采用粒子群優(yōu)

2、化算法對電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流相關問題進行研究。該方法利用智能優(yōu)化理論將最優(yōu)潮流問題轉化成一個無約束極值問題，該算法具有并行處理特征，魯棒性好，易于實現(xiàn)，能夠有效的提高算法的全局收斂能力和計算精度。該方法使用目標函數信息來指導在解空間中的搜索，克服了傳統(tǒng)優(yōu)化算法需要做假設和近似處理的困難。 根據約束條件的越限量大小，動態(tài)的調整障礙因子，在保證全局搜索能力的基礎上改進了收斂速度。將動態(tài)調整制約函數的粒子群優(yōu)化算法應用到最優(yōu)潮流問題的求解