改进粒子群算法的风电场多目标无功优化

采用基于场景的思想确定了风电机组功率输出,通过在潮流计算中增加对风电场节点电压的迭代解决了含风电场的潮流计算问题。建立了有功网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,提出了多目标归一化处理方法,通过改变各分量权重系数解决了多目标无功优化问题。分析了基于遗传交叉因子的粒子群优化算法,通过父代的遗传交叉产生代表解的新粒子,有效避免了粒子解陷入局部最优。算例表明,该模型和算法可有效解决含风电场的多目标无功优化问题。     

分布式电源对配电网网损影响的研究

本文对配电网分布式电源优化配置的研究中,考虑了系统的有功网损,并以系统的有功网损最小为目标建立了目标函数,采用了改进的粒子群算法对该问题进行求解,在改进的算法中对惯性权重进行了改进,使得算法更易得到精确的解。仿真结果表明,进行分布式电源优化配置后,系统的有功网损较配置前明显减少,各节点的电压质量也得到显著改善。系统的整体性能得到改善。     

基于改进粒子群算法的配电网多目标重构

配电网络重构是一个复杂的非线性组合优化问题。以降低配电网网损、提高系统供电可靠性为重构目标,采用基于环路的十进制编码粒子群算法进行配电网重构。选择配电网中开关全部闭合形成的网孔为环路,每个粒子由选为联络开关的开关在环路中的编号组成,粒子的长度为联络开关数,在有速度限定因子的粒子群算法中引入线性变化的惯性权重,并采用具有局部变异特性的粒子更新方式。算例结果表明改进后的粒子群算法求解配电网重构问题具有较高的效率和可行性,且综合考虑多目标的配电网重构能在不增加额外投资的情况下获得网损下降同时供电可靠性提高的综合效益。     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

一种融合分布估计的离散粒子群优化算法的配电网重构

将基于分布估计的离散粒子群优化算法运用于配电网重构,以降低网损为目标函数,对于新的种群,随机从概率模型和至今全局最优信息项中获取解信息。仿真实验结果表明提出的关于配电网重构的新算法优于其他几种优化算法。     

基于多目标粒子群优化算法的输电网规划

输电网规划是一个离散型、非线性、多目标的混合整数规划问题,难于求解.提出一种多目标粒子群优化算法用来求解输电网规划问题.在输电网规划模型中考虑了建设投资费用、运行费用及网损费用等3方面的因素.多目标粒子群优化算法基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,并采用了精英归档技术,粒子的全局极值由档案库中的非劣解提供.使用Matlab7.1对Garver-6节点系统进行仿真计算,结果表明:与传统的单目标遗传算法相比,多目标粒子群优化算法获得的规划方案总费用更低,该方法可以提高输电网规划的经济性水平.     

多目标线性规划的交互式线性加权内点算法

将内点算法应用于多目标规划的交互方法中,提出一种基于线性加权评价函数的解决多目标线性规划问题的新算法。在利用内点算法进行迭代计算的过程中,不断根据决策者的当前偏好信息随时修正权重系数,逐步引导迭代过程达到决策者满意的解。     

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

基于模糊偏好的多目标进化优化算法

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

基于改进小生境粒子群算法的主动配电网优化重构

分布式电源(DG)的接入为主动配电网(ADN)的稳定运行带来了挑战,而重构是提高系统稳定性的重要手段.提出了一种改进小生境多目标粒子群算法(INMPSO),建立了考虑网损、电压质量指数(VQI)、开关操作次数的多目标优化函数,对主动配电网的静态重构模型进行求解.全局最优粒子位置通过小生境共享机制来更新,使种群具有多样性和全局平均分布.根据模糊满意度评价决策方法从得到的Pareto解集中选择出最优折衷解,为决策者提供了科学的决策依据.最后以IEEE33节点标准配电系统为例,并与基本多目标粒子群算法(MPSO)的优化结果进行对比,验证所提模型和方法的有效性.     

基于离散粒子群优化的MPSoC节能调度算法

为了降低多核片上系统MPSoC在应用中的能耗,在MPSoC上提出了基于优化离散粒子群算法的节能任务调度算法.通过比例选择算子生成初始种群,以任务在MPSoC上不同内核执行的能耗作为解空间,粒子群在整个解空间上搜索最低能耗调度方案,并在算法中优化了粒子群算法的局部早熟问题,使算法性能进一步提升.仿真实验表明:基于优化离散粒子群算法的节能调度算法与常用的3种调度算法相比,能耗得到了降低,且算法的截止期错失率并没有升高,保证了算法的整体性能.     

低碳制造环境下车间有限刀具多目标调度研究

为解决低碳制造环境下刀具在机床之间的调度问题,基于任务的机床分配方案,聚焦于车间内刀具的流转和使用过程,建立了综合考虑生产任务的完工时间、加工成本及加工碳排放的多目标刀具调度模型。针对调度过程中刀具资源数量和寿命受限的问题,在NSGA-Ⅱ算法基础上,提出了考虑解个体不可行度的选择算子,并利用不可行阈值的自适应更新方法,维持种群中不可行解在一定的比例,用来提高算法对于优化解的搜索能力。实验验证结果表明,与仅考虑完工时间的模型相比,本模型得到优化方案的加工成本、碳排放分别降低了21.8%、14%。所建立的多目标刀具调度模型能有效地解决低碳制造环境下车间有限刀具的调度问题,计算得到的帕累托最优解集为刀具的优化调度提供了可行的解决方案。     

基于多目标量子粒子群算法的环境/经济调度

针对传统的粒子群优化算法在求解环境/经济调度中存在控制参数多和局部搜索精度低等问题,提出一种基于多目标量子粒子群优化算法的环境/经济调度问题的求解方法.该算法利用具有量子行为特性的粒子搜索解空间,引入改变作用区间的变异算子增强全局搜索能力,并采用基于粒子多样性的方法更新全局最优的领导粒子.仿真结果表明,该算法是有效的,所求Pareto解集能逼近真实的Pareto解集且具有良好的分布性.     

考虑低碳排放的废钢铁生产调度模型和算法研究

在钢铁生产过程中,废钢铁再熔炼的优化调度对于钢铁企业节能减排有重要的作用.论文考虑最大完工时间及与环境息息相关的碳排放问题,建立了以二氧化碳排放量最小化为优化目标的废钢铁再熔炼生产调度模型,并设计遗传算法进行求解,最后通过算例分析验证了模型的有效性.该模型对于钢铁企业节能减排措施的实施具有很好的参考价值.     

待补偿点定位的粒子群优化算法在配电网无功优化中的应用

根据最大降低网损的原则,首先计算出配电网无功补偿点的位置、个数和待补偿容量,并由此筛选出最优无功补偿的待补偿节点集和补偿容量的取值范围,减少粒子群优化算法最优解的搜索空间.建立了以网损最小为目标的粒子群算法无功优化数学模型,进一步提高了无功优化的效率和质量.以福安电网无功优化补偿为例,并与常规粒子群优化算法比较,验证了该方法的有效性.     

考虑外网效益的微网改进多目标优化调度

在建立微网多目标优化模型时,除了考虑微网自身效益,同时还考虑了微网对外网运行的影响成本,增强了对外网的友好性。针对传统多目标粒子群容易陷入局部最优的问题,提出了基于外部档案监测选择机制的改进MOPSO;并在速度更新公式中引入了小扰动,使求得的Pareto前沿解分布更均匀。在求得Pareto最优解集后,综合考虑微网的安全稳定性能指标,采用基于熵权法的决策机制,从最优解集中筛选出最佳调度方案。最后以一典型微网为例,验证了改进MOPSO的优越性和考虑外网效益的必要性。     

舰船特装器材多目标优化配置方法

 针对舰船海上执行任务期间随舰特装器材的保障问题,研究了特装器材的多目标优化配置方法。结合舰船特装器材保障的实际特点,以器材的体积、质量、费用为约束条件,以保障概率和利用率为优化目标,建立多目标多约束特装器材优化配置模型,并改进多目标粒子群算法,保证全局范围粒子多样性,避免算法过快收敛,以求得全局最优解。通过实例对比改进粒子群算法与标准算法的计算结果,分析不同指标权重比组合下的最优配置方案、不同约束条件下的多目标变化趋势,证明了改进粒子群算法的稳定性和多目标优化模型的实用性。     

智能家庭用电多目标优化方案研究

分析了家庭用电的微电网系统,研究了粒子群算法以及多目标优化理论. 在此基础上,设计了一种面向家庭用电的多目标优化模型,利用人工智能粒子群算法处理多维目标函数,制定了用电优化策略. 计算机仿真结果表明,该策略有效优化了家庭能耗,达到了节能减排的目的.     

基于节能减排多目标优化的发电调度模型研究

为响应国家节能减排的号召,提高能源利用效率,该文选取的目标函数为煤耗量和污染物排放量,将整个发电系统的有功平衡和发电机组的出力作为约束条件,在此基础上,建立了基于等能耗水平、考虑排污费成本累加以及环境优化的节能发电调度模型,同时建立了基于系统安全运行条件下的节能减排多目标优化发电调度模型。通过验证,该模型能够使污染物排放量和煤耗量两个目标函数同时达到帕累托最优,从而实现整个系统的节能减排发电调度。