基于智能算法的可用传输能力的对比研究

摘要

在现代电力系统中,输电网可用传输能力ATC(Available Transfer Capacity)是监测电网运行状态的重要技术指标,系统的稳定运行需要充裕的ATC作为保障.电力市场的引入使ATC更大程度上成为影响电力交易效率的重要参数之一,能否快速、准确地获取ATC信息将直接影响电力交易的效率. 本文根据ATC问题求解的特点,在考虑了静态安全约束条件的基础上,构建了基于群优智能算法的ATC优化模型.本文针对标准鱼群算法和遗传算法的不足,对其进行了改进,分别提高了这两种智能算法的鲁棒性和跳出局部极值的能力,改善了它们的ATC求解特性,提高了计算速度和结果精度.最后以IEEE-30节点系统为例,对Bender分解算法、鱼群算法、粒子群算法和遗传算法的性能进行剖析,客观地评价了这些算法在应用于ATC求解时的各自优缺点及尚待解决的问题.

目录

文摘

英文文摘

论文说明：主要符号表

声明及关于学位论文使用授权的说明

第一章引言

1.1研究意义

1.2研究现状

1.2.1目标函数及约束条件

1.2.2 ATC的求解算法

1.3论文的主要工作

第二章基于群优智能算法的ATC数学模型

2.1引言

2.2 ATC的概念

2.3 ATC的目标函数

2.4静态安全约束条件

2.5约束条件的处理

2.5.1人工鱼群算法的约束条件处理

2.5.2遗传算法的约束条件处理

2.6小结

第三章基于改进人工鱼群算法的ATC研究

3.1引言

3.2标准人工鱼群算法

3.2.1标准人工鱼群算法的原理

3.2.2标准人工鱼群的算法流程

3.2.3标准人工鱼群算法的参数

3.3基于改进鱼群算法的ATC计算

3.3.1鱼群算法的改进

3.3.2基于改进鱼群算法计算ATC的流程

3.4小结

第四章基于改进遗传算法的ATC研究

4.1引言

4.2标准遗传算法

4.2.1标准遗传算法的术语解释

4.2.2标准遗传算法的原理及参数选择

4.2.3标准遗传的算法的运作流程

4.3基于改进遗传算法的ATC的计算

4.3.1混沌原理

4.3.2混沌操作

4.4小结

第五章算例分析

5.1引言

5.2算例描述

5.3人工鱼群算法参数设置

5.4遗传算法参数设置

5.5结果比较

5.5.1各种算法的计算结果

5.5.2群优智能算法与传统单一搜索算法比较

5.5.3标准鱼群算法与改进鱼群算法

5.5.4标准遗传算法与改进遗传算法

5.5.5改进鱼群算法、改进遗传算法与改进粒子群算法[40]

5.6小结

第六章结论与展望

参考文献

致 谢

附 录

在学期间发表的学术论文和参加科研情况