【摘 要】
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电力系统经济调度需要在保证电能质量的前提下,尽可能节省发电成本,减少能源消耗,满足供电需求,这一研究对国家以及电力企业有着重要意义。为此,大量求解方法应用到解决经济调度的问题中,其中智能优化算法有其独到之处,得到了广泛应用。但随着电力系统规模的扩大,实际生产中需要考虑多种因素,当同时考虑这些因素时,电力系统经济调度问题变成了非线性、非凸、不连续及高维的问题,导致智能优化算法受到限制。为此,本文针对
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电力系统经济调度需要在保证电能质量的前提下,尽可能节省发电成本,减少能源消耗,满足供电需求,这一研究对国家以及电力企业有着重要意义。为此,大量求解方法应用到解决经济调度的问题中,其中智能优化算法有其独到之处,得到了广泛应用。但随着电力系统规模的扩大,实际生产中需要考虑多种因素,当同时考虑这些因素时,电力系统经济调度问题变成了非线性、非凸、不连续及高维的问题,导致智能优化算法受到限制。为此,本文针对智能优化算法在求解电力系统经济调度问题时的约束处理难题以及种群初始化问题提出了两种解决方案,主要研究内容如下:首先,分析了以系统的燃料费用最低为目标函数,并综合考虑实际负荷调度中的阀点效应、网络损耗功率、有功功率平衡、禁止区间、机组输出限制等约束的电力系统静态经济调度模型。分析了差分进化算法的主要流程,同时也对自组织映射神经网络的基础理论进行了阐述。其次,提出了一种新型约束处理机制（Novel Constraints Handling Mechanism,NCHM）。针对传统罚函数罚因子选择的难题,其中的虚拟发电机组（Virtual Generation Unit,VGU）方法从实际机组出发,结合机组特性选择出一套合理的罚因子参数,用以解决等式约束问题。针对违背不等式约束的机组,新型约束处理机制中的功率分配方案（Power Allocation Scheme,PAS）,根据阀点的特性对各机组的输出功率进行调整,有效解决了不等式约束问题,使机组出力更加合理。将新型约束处理机制应用到差分进化算法解决经济调度问题,并在13、40、80机组系统上进行了仿真测试。最后,提出了一种求解电力系统经济调度问题的种群初始化方法。该方法通过自组织映射神经网络（Self-Organizing Map,SOM）多次学习后得到成熟的模型,利用模型获取K-Means所需的数据。在SOM网学习的基础上,用K-Means方法进行聚类,得到较为精确的各机组初始值的范围。将使用该方法获得的种群初始值在不同规模的电力系统中进行仿真测试,结果表明该种群初始化方法能够在较短时间内得到理想的结果,证明了该方法能加速收敛,有效性也得到了验证。
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