基于粒子群优化算法的配电网优化调度模型

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1、基于粒子群优化算法的配电网优化调度模型　　摘要：配电网优化调度可以为决策者提供有价值的信息，为了获得理想的配电网优化调度方案，提出基于粒子群算法的配电网优化调度模型。首先对配电网优化调度研究现状进行分析，指出当前模型的不足，并设计了配电网优化调度问题的目标函数和约束条件，然后采用粒子群优化算法模拟粒子群搜索过程找到最优方案，并对标准粒子群算法的不足进行了改进，最后采用配电网优化调度实验测试其有效性。结果表明，该模型可以快速、准确地找到配电网优化调度的最优方案，具有一定的实际应用价值。　　关键词：配电

2、网络；优化模型；粒子群优化算法；目标函数　　中图分类号：TN926?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）21?0175?04　　Powerdistributionnetworkoptimalschedulingmodel　　basedonparticleswarmoptimizationalgorithm　　ZHAOLiping，SHIZhouhua，ZHANGShuwei，WANGYanpeng，ZHANGXueyan　　（JibeiZhangjikouPowerSupply

3、Company，Zhangjiakou075400，China）　　Abstract：Thepowerdistributionnetworkoptimalschedulingprovidesthevaluableinformationfordecisionmakers.Inordertoobtainthedesiredpowerdistributionnetworkoptimalscheduling9scheme，apowerdistributionnetworkoptimalschedulingm

4、odelbasedonparticleswarmoptimizationalgorithmisproposed.Theresearchstatusofthepowerdistributionnetworkoptimizationschedulingisanalyzedtopointoutthedefectsofcurrentmodel.Theobjectivefunctionandconstraintconditionofthepowerdistributionnetworkschedulingpr

5、oblemweredesigned.Theparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtosimulatetheparticleswarmsearchprocesstofindouttheoptimalsolution.Theshortcomingsofthestandardparticleswarmoptimizationalgorithmareimproved.Theeffectivenessoftheparticleswarmoptimizationalgo

6、rithmwastestedwiththepowerdistributionnetworkoptimalschedulingexperiment.Theresultsshowthattheproposedmodelcanfindtheoptimalschemeofthepowerdistributionnetworkoptimalschedulingquicklyandaccurately，andhascertainpracticalapplicationvalue.　　Keywords：power

7、distributionnetwork；optimizationmodel；particleswarmoptimizationalgorithm；objectivefunction　　0引言　　随着我国经济不断发展，能源危机越来越严重，电力作为一种重要能源，在实际应用中显得尤为重要[1]。对配电网络进行优化调度，可以实现节能减排、科学规划配电网系统，因此配电网络优化调度研究是一个面临巨大挑战的课题[2]。9　　针对配电网优化调度问题，人们进行了广泛研究，当前配电网优化调度模型主要有：随机模型、智能优

8、化模型等[3?5]。学者们综合考虑能耗、网损等因素设计了不同的配电网优化调度模型，获得了较好的配电网优化调度方案，实现了机组合理调度，节约了能耗，但由于他们考虑因素太少，应用范围受限[6]；在此基础上，有学者将排放因素引入到配电网优化调度模型中[7]，并通过权重因子实现目标函数转换，该模型理论上性能很好，但实现起来比较复杂，难以应用于具体的实践中[8]；随后有学者提出了基于顶表法的配电网优化调度模型，该模型简单、易实现，然而忽略了安全约束条件，导致电网输电受阻的概率很