改进粒子群优化算法在最优潮流计算中的应用

论文摘要

随着电力工业的发展,电力市场在全国范围内的推广,电力系统最优潮流在解决电力市场下出现的新问题中发挥着越来越重要的作用。本文首先建立电力市场下以购电费用最小为目标函数的最优潮流数学模型,然后对解决最优潮流问题的粒子群优化算法进行了改进,离散化变量,利用动态调整罚函数对不等式约束进行动态调整。运用MATLAB编写算法程序,利用LabVIEW建立可视化界面。以IEEE-30节点系统为算例,对一天的24个交易时段进行了计算和分析,确定每个时段的出力和购电费用,验证了算法的有效性。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 本课题研究的目的和意义
• 1.1.1 最优潮流问题的提出
• 1.1.2 最优潮流的技术经济意义
• 1.1.3 最优潮流的应用及发展前景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 第二章 电力系统常规最优潮流的数学模型及求解方法
• 2.1 引言
• 2.2 常规最优潮流的数学模型
• 2.2.1 目标函数
• 2.2.2 等式约束条件
• 2.2.3 不等式约束条件
• 2.2.4 最优潮流数学模型的特点
• 2.3 最优潮流的常用求解方法
• 2.3.1 线性规划法
• 2.3.2 非线性规划法
• 2.3.3 二次规划法
• 2.3.4 人工智能方法
• 2.4 电力系统最优潮流算法的比较和讨论
• 2.4.1 最优潮流算法的比较
• 2.4.2 问题的讨论
• 2.5 本章小节
• 第三章 应用于最优潮流的粒子群优化算法
• 3.1 引言
• 3.2 粒子群优化算法
• 3.2.1 粒子群优化算法模型
• 3.2.2 改进粒子群算法
• 3.3 电力市场环境下电网公司购电方案的模型
• 3.3.1 概述
• 3.3.2 电力市场的交易模式和交易类型
• 3.3.3 电力市场的发电方报价研究
• 3.3.4 电力市场下最优潮流数学模型
• 3.4 基于改进粒子群优化算法和动态调整罚函数的最优潮流计算
• 3.4.1 粒子的参数编码及生成
• 3.4.2 排队法竞价方法确定机组初始出力
• 3.4.3 最优潮流计算步骤
• 3.5 本章小结
• 第四章 算例分析
• 4.1 引言
• 4.2 算法及算例初始参数
• 4.2.1 算法初始参数
• 4.2.2 动态调整罚函数的取值
• 4.2.3 算例初始参数
• 4.3 计算结果及分析
• 4.3.1 第一时段的计算结果
• 4.3.2 一天24 时段计算结果
• 4.3.3 结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 程序的可视化实现
• 5.1 引言
• 5.2 开发语言及开发工具简介
• 5.2.1 编程语言的选择
• 5.2.2 开发工具的选择
• 5.3 界面编制
• 5.3.1 LabVIEW 与MATLAB 的链接
• 5.3.2 界面介绍
• 5.3.3 LabVIEW 基本功能
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况
• 详细摘要