基于改进粒子群优化算法的火电机组负荷多目标优化

作     者：何潜 王岗 雷雨 刘波 黄林 朱可 张岩 

作者机构：重庆市电力公司重庆市渝中区400014 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)重庆市沙坪坝区400044 燕山大学电气工程学院河北省秦皇岛市066004 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2010年第34卷第8期

页      面：118-122页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主　　题：电力负荷 多目标优化 集合函数 广义Lagrange乘子 改进粒子群优化算法 

摘      要：随着人们环保意识的增强,火电机组负荷的经济性与环保性优化逐渐成为研究的对象,但目前研究一般在稳态工况下进行,而没有考虑负荷频繁变化所带来的影响。文中在动态情况下以负荷调度的经济性与环保性为目标进行优化,即以负荷调度的经济性、环保性、快速性为优化目标。在优化算法上,将广义Lagrange乘子法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法相结合,提出了一种改进PSO算法。用改进PSO算法对优化模型进行了处理,结果表明,改进后的PSO优化方法比PSO算法调节解的速度更快、解空间的搜索能力更强。