基于混合智能算法的电力系统经济负荷分配.pdf

电力系统经济负荷分配是电力行业中一个关键的问题，其目的是在满足电力需求的同时，最小化发电成本，从而提高电力系统的运行效率。在这个过程中，需要解决的是一个复杂、非线性、多约束的优化问题，通常包括发电机的阀点效应和系统的网损等实际因素。 文章提出了一种基于混合智能算法的解决方案，将粒子群优化（PSO）算法与单纯形算法（Simplex Method, NM）相结合，形成NMPSO算法。PSO是一种模拟群体行为的全局优化算法，能够快速搜索大规模搜索空间，找到可能的最优解。而单纯形算法则是一种有效的局部优化方法，适用于解决线性和非线性规划问题，能快速收敛到局部最优解。 在电力系统经济负荷分配问题中，NMPSO算法首先利用PSO的全局搜索能力寻找潜在的最优区域，然后通过单纯形算法进行精细化的局部搜索，以达到更好的优化效果。这种方法考虑了发电机的阀点效应，即当发电机输出功率变化时，由于热力学过程的影响，其效率和成本曲线会出现非线性的转折点，这对负荷分配有显著影响。同时，算法还考虑了系统的网损，即电力在传输过程中因电阻导致的能量损失，这也是影响经济负荷分配的重要因素。 通过混合这两种算法，可以有效克服单一算法的局限性。PSO虽然有很好的全局搜索性能，但在处理局部极小值时可能会陷入困境，而NM则能快速在局部区域内找到最优解，但可能无法跨越全局范围。NMPSO算法结合两者的优势，既能在大范围内高效搜索，又能对找到的区域进行精细调整，提高了求解的精度和效率。 仿真实验表明，NMPSO算法在解决电力系统经济负荷分配问题时，表现出良好的优化性能，能够提供更接近实际情况的负荷分配方案，有助于降低电力系统的运行成本，提高整体运行效率。 该研究对于电力系统的运行管理和优化具有重要的理论和实践意义，为电力系统的经济调度提供了新的工具和思路。参考文献和专业指导的应用，确保了研究的严谨性和实用性，对后续的电力系统优化研究提供了有价值的参考。