电力系统优化调度是电力系统分析领域的一个重要课题，它主要解决的是如何在满足电力负荷需求的基础上，合理配置系统资源和调度系统内各设备的运行状态，以达到系统发电总费用或能源消耗最小化的目标。随着电力系统复杂度的增加和对环境影响考虑的深入，传统的优化方法已不能完全满足需求，因此新兴的优化算法如遗传算法、人工神经网络、模拟退火算法、禁忌搜索算法和粒子群算法等逐渐成为研究的热点。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化技术。标准的PSO算法包含一群粒子，每个粒子代表问题的一个潜在解决方案，并在解空间中移动。粒子的移动由自身经验和群体经验共同决定，以寻找最优解。该算法结构简单，参数少，易于实现。
本文提出了一种改进的粒子群算法，用以解决电力系统的有功优化调度问题。文章重点考虑了火电厂的煤耗量、污染物排放以及线路损耗等因素，以降低整个电力系统的发电成本。该算法不仅对PSO算法的参数进行了优化改进，还对搜索速度进行了限制，提高了算法的收敛速度和计算精度。
电力系统的有功调度数学模型的建立是进行优化调度的基础。目标函数的建立主要涉及成本最小化，其中火电厂的运行成本是重要组成部分，包括煤耗量、燃料成本和传输损耗等。目标函数的建立不仅关注单一因素，而是综合考虑多个成本因素，通过数学公式表达出来。目标函数被分成多个子目标函数，包括火电厂煤耗量目标、污染物排放量目标和线路损耗目标。最终，通过求解总目标函数最小化问题，可以得到整个电网的发电成本最低的运行方案。
模型中还涉及了约束条件，包括机组出力的上下限约束和功率平衡约束。机组出力上下限约束限制了每个机组的最大和最小出力，而功率平衡约束要求系统的总发电量与总负荷需求相平衡，同时考虑到了厂用电和网络损耗，即网损。
针对电力系统有功优化调度问题，改进的粒子群算法具有以下优势：
1. 参数改进：通过优化参数设置，提升算法的搜索效率和解的质量；
2. 搜索速度限制：合理控制搜索速度，避免过早收敛至局部最优解；
3. 节省收敛时间：算法能在较短的时间内找到较优解，减少不必要的计算量；
4. 计算精度高：得到的优化结果具有较高的精度，满足实际电力系统运行的需求。
通过将改进的粒子群算法应用于3机组模型的仿真实验，结果表明该算法在收敛时间、收敛速度和计算精度上均表现出色，为电力系统有功调度的优化提供了一种有效的解决方案。
