人工鱼群算法的改进及其在电网机组组合中的应用

作     者：张朝炜 

作者单位：华北电力大学 

学位级别：硕士

导师姓名：朱永利

授予年度：2021年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：人工鱼群算法 机组组合 经济调度 多目标优化 大规模 

摘      要：大型电力系统包含众多发电机组,且运行时需要考虑诸多方面的因素,其机组组合是一个多目标多约束的非线性大规模优化问题,现有方法存在诸多不足。人工鱼群算法在解决非线性优化问题时性能良好,但存在寻优效率低、可能陷入局部极值等缺点。因此,本文设计了一种改进的人工鱼群算法,构建了电网机组组合模型,并将改进算法应用于所建模型,实现了对大规模机组的多目标机组组合优化。针对人工鱼群算法存在的缺陷,本文从3个方面对算法做出了改进。通过采用可变视野、调整移动策略以及结合遗传算法中的变异操作,使算法的收敛性能和全局搜索能力均得到了提高。为了验证改进方法的有效性,用测试函数进行了实验,实验结果证明改进算法弥补了原始算法的不足。为了解决大规模多目标机组组合问题,构建了电网机组组合模型。模型设定了经济性和环保性两个目标,使用线性加权法对多目标进行处理。为了避免机组规模扩大而导致计算时间过长,模型采用了分阶段的优化方法,将优化过程分解为启停安排和负荷分配两个阶段,各阶段分别设置目标并执行约束处理,使算法无需反复进行负荷分配,从而大大缩短了求解时间。本文将改进算法应用于模型中的启停安排阶段,并实施了仿真实验。为了验证算法和模型的可行性,对最高包含1000台机组的大规模算例分别进行了经济调度和多目标优化仿真实验。其中,经济调度仿真实验结果表明:改进算法具有更强的寻优能力,分阶段优化方法能够有效缩短问题的计算时间,并且相较于其他优化方法,本文算法更适用于求解大规模机组组合问题;多目标优化仿真实验结果表明:模型能够在不显著延长求解时间的情况下,大幅减少系统的CO、SO排放量,达到环保性目标,对爬坡约束的处理也取得了较好效果。