簡述遺傳算法的基本原理

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簡述遺傳算法的基本原理范文第1篇

關鍵詞：粒子群算法 電力系統(tǒng) 群智能 機組組合

中圖分類號：TP301 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）07（a）-0035-02

隨著人類對大自然探索和了解不斷加深，復雜的，非線性等問題越來越多，傳統(tǒng)的解決方法顯得日益不足，促使人們不斷尋求新的手段。幾千年以來，自然界就是人類各種技術思想、工程原理及重大發(fā)明的源泉。群智能的概念最早是由文獻[1]在分子自動機系統(tǒng)中提出。Bonabeau將任何啟發(fā)于群居性生物群體集體行為而設計的算法和分布式問題解決裝置都稱為群體智能[2]。面對現(xiàn)代社會的需求，智能算法的應用得到快速的發(fā)展，粒子群優(yōu)化算法正是其中之一，粒子群優(yōu)化算法（PSO）是一種進化計算技術（evolutionary computation），1995 年由Eberhart 博士和kennedy博士提出，源于對鳥群捕食的行為研究[3]。該算法最初是受到飛鳥集群活動的規(guī)律性啟發(fā)，進而利用群體智能建立的一個簡化模型。粒子群算法在電力系統(tǒng)中的應用起步較晚，隨著研究的進一步加深，相信PSO算法將在電力系統(tǒng)中得到廣泛的應用。

1 PSO算法原理

式中k為迭代代數(shù)；c1，c2為學習因子；w為慣性系數(shù)；pid（k）pgd（k）分別為粒子的個體歷史最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。粒子不斷通過學習更新，最終飛到解空間中最優(yōu)解所在位置。

2 PSO算法在電力系統(tǒng)中的主要應用領域

2.1 電力網(wǎng)絡規(guī)劃

電力網(wǎng)絡規(guī)劃是電力系統(tǒng)基于用戶負載，科學、合理規(guī)劃的一端的主電網(wǎng)輸電網(wǎng)絡經(jīng)濟的發(fā)展。在文獻[4]中提出粒子群優(yōu)化離散化算法（DPSO），通過對18節(jié)點系統(tǒng)的算例解析，顯示了算法的有效性和可行性。電力網(wǎng)絡的擴展，考慮到邊界搜索和粒子群算法收斂性會受到初始種群的影響，文獻[5]提出了粒子群初始化方法。該方法通過具體的算例進行驗證，它得出結(jié)論是該方法是有效的和可行。

2.2 自動發(fā)電控制與經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度

自動發(fā)電控制（AGC）是在電廠生產(chǎn)過程監(jiān)控控制的基礎上，根據(jù)系統(tǒng)頻率，聯(lián)修線所帶負荷或者他們相互之間關系的變化，調(diào)節(jié)指定區(qū)域內(nèi)個發(fā)電機的有功出力來維持系統(tǒng)頻率在預定值內(nèi)，實現(xiàn)最佳負荷-頻率控制（LFC），使全系統(tǒng)的發(fā)電出力與負荷相匹配，并在區(qū)域發(fā)電源之間實現(xiàn)在線的負荷經(jīng)濟分配。文獻[6]進行自動發(fā)電控制（AGC）負荷頻率控制（LFC）時，提出了一種改進的粒子群優(yōu)化算法。該算法優(yōu)化PI控制器參數(shù)與仿真，結(jié)果顯示其性能大大優(yōu)于遺傳算法。電力系統(tǒng)的經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度關鍵在與機組的優(yōu)化組合，科學合理地優(yōu)化個機組的運行水平，降低企業(yè)成本，為發(fā)電廠在電力市場上網(wǎng)競價提供依據(jù)。李鐵蒼[7]通過粒子群優(yōu)化算法理論的研究，分析算法的各種參數(shù)的影響。然后，利用該算法來優(yōu)化火電廠機組負荷。最后對3機系統(tǒng)進行分析，結(jié)果表明，PSO算法比其他傳統(tǒng)優(yōu)化算法有更好的優(yōu)化結(jié)果，并且能更快的接近或達到全局最優(yōu)解。

2.3 短期發(fā)電計劃與機組檢修計劃

電力系統(tǒng)短期發(fā)電計劃是在滿足系統(tǒng)安全和質(zhì)量要求的條件下確定一定調(diào)度周期內(nèi)各個時段系統(tǒng)機組的運行狀態(tài)，并相應地確定個機組的運行出力。對于火電廠與水電站的聯(lián)合調(diào)度問題，文獻[8]建立一個短期優(yōu)化的模型，為解決此優(yōu)化模型，作者提出一種改進的粒子群優(yōu)化算法，該算法引入了變異操作和遷徙操作，其結(jié)果表明，此算法具有較好的可行性。機組檢修計劃是電力系統(tǒng)運行一項重要部分。文獻[9]把經(jīng)濟成本作為目標函數(shù)，建立發(fā)電機組檢修計劃優(yōu)化問題（UMS）新模型，提出了改進離散粒子群優(yōu)化算法，對IEEE-RTS系統(tǒng)測試，結(jié)果顯示，提出的改進的離散粒子群算法比傳統(tǒng)離散粒子群優(yōu)化算法收斂速度快并且精度更高。

2.4 無功優(yōu)化控制與最優(yōu)潮流計算

無功電壓優(yōu)化控制是實現(xiàn)最優(yōu)潮流的一項十分重要內(nèi)容，電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流是一個復雜的多約束混合整數(shù)優(yōu)化問題。風光互補發(fā)電系統(tǒng)是一個開放式，分布式系統(tǒng)，文獻[10]以有功功率損耗最小為目標函數(shù)，建立包含電壓穩(wěn)定的電壓無功優(yōu)化模型，基于均勻設計和惰性變異，提出一種新的粒子群優(yōu)化算法。仿真實驗表明，該算法可以實現(xiàn)電壓無功優(yōu)化控制。文獻[11]將混沌優(yōu)化算法與粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合，提出一種新的粒子群算法―― 混沌粒子群優(yōu)化算法。文章通過對算例的分析驗證，結(jié)果顯示自適應混沌粒子群算法能較好的得到全局最優(yōu)并且收斂速度快。

2.5 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計與參數(shù)辨識

電力系統(tǒng)狀態(tài)估計是能量管理（EMS）的核心功能之一。它是一個復雜的多極值優(yōu)化問題，經(jīng)典的加權最小二乘法狀態(tài)估計算法存在一定的不足。PSO算法提供了狀態(tài)估計的一個新途徑。黃姝雅為對同步相量測量單元（phase measurement unit，PMU）的配置點進行優(yōu)化，建立了以動態(tài)狀態(tài)估計為目標函數(shù)的模型，并通過離散粒子群算法手段加以處理。在文章最后，通過仿真驗證，離散粒子群算法能有較好的精度性能，提高了狀態(tài)估計的精度[12]。文獻[13]提出一種新的粒子群協(xié)同優(yōu)化算法（PSCO）并將其用于異步電機靜態(tài)參數(shù)辨識。

2.6 電力系統(tǒng)穩(wěn)定器優(yōu)化設計

電力穩(wěn)定器（PPS）可以抑制電力系統(tǒng)因負阻尼而產(chǎn)生的低頻振蕩。而PPS設計與性能與各種參數(shù)有較大的關聯(lián)。祁萬春等[14]將粒子群優(yōu)化算法（PSO）用于PSS參數(shù)優(yōu)化中，使用包括交叉混合粒子群算法，先優(yōu)化PSS超前-滯后環(huán)節(jié)參數(shù)，后整定PSS放大倍數(shù)。結(jié)果顯示，混合粒子群優(yōu)化算法在PSS參數(shù)優(yōu)化問題上是可行的和有效的。

3 結(jié)語

PSO算法是基于群智能的一種新的優(yōu)化算法，在電力系統(tǒng)中的應用研究時間并不長。本文在介紹PSO優(yōu)化算法的基礎上，介紹了PSO算法在電力系統(tǒng)的主要領域的研究現(xiàn)狀。隨著電力系統(tǒng)技術的不斷更新和電力市場的不斷完善，PSO算法與遺傳算法，模糊理論等相結(jié)合將推動電力系統(tǒng)理論的發(fā)展。

參考文獻

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