基于PSO的智能电网经济调度问题研究

目录

摘要

1．1课题研究背景

1．2国内外研究现状

1．3课题研究目的及意义

1．4本文的主要研究内容

第2章电力系统经济调度模型及其经典求解算法

2．1传统经济调度的一般模型

2．2经济调度问题的经典算法

2．2．1等微增率准则

2．2．2Lambda迭代法

2．2．3算例分析

2．2．4经典算法的局限性

2．3阀点效应和环境因素的影响

2．3．1阀点效应

2．3．2环境因素

2．4本章小结

第3章基于改进粒子群优化算法的经济调度问题

3．1基本粒子群优化算法

3．1．1基本粒子群算法的起源

3．1．2基本粒子群算法原理

3．1．3基本粒子群算法的迭代过程

3．1．4算法的局限性

3．2改进粒子群优化算法

3．2．1线性惯性权重和异步学习因子

3．2．2基于信息分享策略的速度更新

3．2．3精英学习策略

3．2．4改进粒子群算法的优化流程

3．3基准测试函数与仿真

3．3．1测试函数

3．3．2仿真结果

3．4考虑阀点效应的经济调度模型

3．4．1目标函数

3．4．2约束条件

3．5算例分析

3．5．1确定目标模型

3．5．2系统仿真与结果分析

3．6本章小结

第4章基于MOPSO的电力系统经济调度问题研究

4．1多目标优化理论及算法分析

4．1．1多目标优化介绍

4．1．2MoPSO算法简介

4．2用于多目标优化的改进MOPSO算法

4．2．1个体极值的确定

4．2．2全局最优位置的确定

4．2．3拥挤距离的计算

4．2．4动态惯性权重

4．2．5小概率变异机制

4．2．6改进MOPSO算法的优化流程

4．3电力系统多目标环境经济调度模型

4．3．1目标函数

4．3．2约束条件

4．4算例分析

4．4．1基于四台发电机组的案例分析

4．4．2基于六台发电机组的案例分析

4．5本章小结

结论

参考文献

声明

致谢