專利名稱：基于自適應(yīng)算法的小水電群智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及小水電群錯(cuò)峰調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于自適應(yīng)粒子群算 法的小水電群電壓智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
小水電集中上網(wǎng)地區(qū)電壓偏高問(wèn)題，已經(jīng)成為水力資源豐富地區(qū)電壓優(yōu)化的難 點(diǎn)。目前已有的眾多算法，都關(guān)注于小水電群的發(fā)電效益最大化，鮮少將目光轉(zhuǎn)投到電壓優(yōu) 化的問(wèn)題上來(lái)。小水電在豐水期滿發(fā)，而負(fù)荷改變不大，是造成豐水期電網(wǎng)電壓偏高的主要 原因。粒子群優(yōu)化(ParticleSwarm 0ptimization，PS0)算法是Kennedy和Eberhart 受 人工生命研究結(jié)果的啟發(fā)、通過(guò)模擬鳥(niǎo)群覓食過(guò)程中的遷徙和群聚行為而提出的一種基于 群體智能的全局隨機(jī)搜索算法，1995年IEEE國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表了題為“Particle Swarm Optimization”的論文，標(biāo)志著PSO算法誕生。它與其他進(jìn)化算法一樣，也是基于“種 群”和“進(jìn)化”的概念，通過(guò)個(gè)體間的協(xié)作與競(jìng)爭(zhēng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜空間最優(yōu)解的搜索；同時(shí)，PSO又 不像其他進(jìn)化算法那樣對(duì)個(gè)體進(jìn)行交叉、變異、選擇等進(jìn)化算子操作，而是將群體(swarm) 中的個(gè)體看作是在D維搜索空間中沒(méi)有質(zhì)量和體積的粒子(particle)，每個(gè)粒子以一定的 速度在解空間運(yùn)動(dòng)，并向自身歷史最佳位置Pbest和鄰域歷史最佳位置Ibest聚集，實(shí)現(xiàn)對(duì) 候選解的進(jìn)化。在PSO算法中，首先初始化一群隨機(jī)粒子的位置及速度，然后通過(guò)速度、位 置更新方程迭代，引導(dǎo)粒子飛向粒子群中的最優(yōu)位置，找到最優(yōu)解。PSO算法具有很好的生 物社會(huì)背景而易理解、參數(shù)少而易實(shí)現(xiàn)，對(duì)非線性、多峰問(wèn)題均具有較強(qiáng)的全局搜索能力， 在科學(xué)研究與工程實(shí)踐中得到了廣泛關(guān)注。在PSO算法中，首先初始化一群隨機(jī)粒子的位置及速度，然后通過(guò)速度、位置更新 方程迭代，引導(dǎo)粒子飛向粒子群中的最優(yōu)位置，找到最優(yōu)解。對(duì)于N維搜索空間，粒子i的 位置可表示為& = (xn，xi2，…，xiN)，速度可表示為Vi = (vn，vi2，…，viN)，更新迭代公式 為Vi (k+Ι) = ω Vi (k) +Clrand () (Xip-Xi (k) +c2rand () (Xg-Xi (k)Xi (k+1) = Xi (k) +Vi (k+1)式中，ω為慣性權(quán)重因子；C1、C2為學(xué)習(xí)因子；randO為(0，1)之間的隨機(jī)數(shù)；k是 迭代代數(shù)；Xip是粒子i本身迄今搜索到的最優(yōu)位置-Xi是整個(gè)粒子群迄今搜索到的最優(yōu)位 置。隨機(jī)粒子的速度更新考慮了三個(gè)方面粒子的慣性速度、粒子當(dāng)前位置與自己最優(yōu)位 置間的距離、當(dāng)前位置與群體最優(yōu)位置間的距離。這分別體現(xiàn)了 PSO算法中，粒子的記憶行 為、對(duì)自己經(jīng)驗(yàn)的“認(rèn)知”以及“社會(huì)”經(jīng)驗(yàn)的共享和合作。引入ω，可以調(diào)控粒子維持原有 速度的程度。ω對(duì)算法的性能有很大影響，前期較大的ω有利于提高算法的收斂速度，而 后期較小的ω則有利于提高算法的收斂精度。隨著迭代次數(shù)的增加調(diào)整ω，稱為自適應(yīng)粒 子群算法(Adapted Particle Swarm Optimization, APS0)。慣性權(quán)重ω如何設(shè)置，即何時(shí)需要加強(qiáng)全局搜索能力避免局部最優(yōu)，何時(shí)需要加6強(qiáng)局部搜索能力實(shí)現(xiàn)快速收斂，要同時(shí)分析眾多因素和當(dāng)前搜索狀態(tài)。較大的慣性權(quán)重有 利于全局探索，但搜索效率較低，算法開(kāi)銷較大；較小的慣性權(quán)重能夠加速算法的收斂，但 是容易陷入局部最優(yōu)。設(shè)置合理的慣性權(quán)重，是避免陷入局部最優(yōu)并高效搜索的關(guān)鍵。自適應(yīng)算法適應(yīng)度函數(shù)用來(lái)判別粒子的適應(yīng)性，如何體現(xiàn)電壓優(yōu)化的作用是需要 解決的問(wèn)題。潮流計(jì)算占用了自適應(yīng)算法的絕大部分時(shí)間，如何提高算法的速度且同時(shí)使 粒子群更加優(yōu)化，也需要進(jìn)一步的研究。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)上述存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種基于自適應(yīng)算法的小水電群 智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法，以解決豐水期小水電站集中上網(wǎng)造成的電網(wǎng)電壓偏高問(wèn)題。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案步驟1 通過(guò)智能化監(jiān)控設(shè)備采集小水電水文數(shù)據(jù)，包括來(lái)水量、水位、庫(kù)容、出 力、發(fā)電凈水頭；步驟2 為每個(gè)粒子定義其位置向量和速度向量[X，v]，產(chǎn)生初始位置和初始速 度，X和V均為η維搜索空間中的向量，其中位置向量是各水電站各時(shí)段發(fā)電引用流量，如 下式
權(quán)利要求
1. 一種基于自適應(yīng)算法的小水電群智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1 通過(guò)智能化監(jiān)控設(shè)備采集小水電水文數(shù)據(jù)，包括來(lái)水量、水位、庫(kù)容、出力、發(fā) 電凈水頭；步驟2 為每個(gè)粒子定義其位置向量和速度向量[X，V]，產(chǎn)生初始位置和初始速度，X和 ν均為η維搜索空間中的向量，其中位置向量是各水電站各時(shí)段發(fā)電引用流量，如下式
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)算法的小水電群智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法，其特征 在于所述步驟2中粒子的初始位置為
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于自適應(yīng)算法的小水電群智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法，其 特征在于所述步驟4中，在所述粒子適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上增加三個(gè)懲罰項(xiàng)，分別為電壓下限
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)算法的小水電群智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法，其特征 在于所述步驟5進(jìn)一步包括以下步驟，步驟1)根據(jù)公式
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)算法的小水電群智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法，其特征 在于所述步驟5進(jìn)一步包括以下步驟 步驟 1)根據(jù)公式
全文摘要
本發(fā)明涉及小水電群錯(cuò)峰調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于自適應(yīng)粒子群算法的小水電群電壓智能優(yōu)化錯(cuò)峰調(diào)度方法。本發(fā)明通過(guò)加裝在小水電側(cè)的智能化監(jiān)控設(shè)備，將小水電的實(shí)時(shí)水文數(shù)據(jù)傳送給后臺(tái)程序，使用自適應(yīng)粒子群算法進(jìn)行計(jì)算后，將控制結(jié)果通過(guò)智能監(jiān)控設(shè)備傳回小水電側(cè)，對(duì)小水電群進(jìn)行錯(cuò)峰調(diào)度。本發(fā)明算法的慣性權(quán)重定義為粒子適應(yīng)度、粒子個(gè)數(shù)和搜索空間維度的函數(shù)。在粒子適應(yīng)度計(jì)算中，本發(fā)明不僅重視基本判別，還增加了一項(xiàng)電壓適應(yīng)度的計(jì)算。算法迭代之前，先進(jìn)行試探判別，然后再進(jìn)入算法迭代，可以大大提高粒子的優(yōu)化程度。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102043905SQ201010603258
公開(kāi)日2011年5月4日 申請(qǐng)日期2010年12月23日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月23日
發(fā)明者關(guān)藝彪, 劉暢, 彭熾剛, 方永康, 蔣秀, 袁榮湘, 趙樹(shù)華, 黃凱榮 申請(qǐng)人:廣東電網(wǎng)公司江門供電局