基于智能优化算法的多时段可中断负荷调度.pdf

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1、第24卷第4期电力科学与技术学报Vo1．24No．42009年l2月JOURNALOFELECTRICPOWERSCIENCEANDTECHNOLOGYDec．2OO9基于智能优化算法的多时段可中断负荷调度李渝曾，刘畅，张少华，王睨(上海大学自动化系，上海200072)摘要：探讨智能优化算法在多时段可中断负荷调度问题中的应用，建立了的优化模型，可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化目标，并可计入不同可中断用户的不同中断特性．并给出了的算例分析，着重比较了基于离散二元粒子群优化算法和遗传算法的结果，表明离散粒子群算法在收敛性和精

2、度上均优于遗传算法，具有较好的应用价值．关键词：电力市场；多时段可中断负荷调度；离散二元粒子群优化；遗传算法中图分类号：732文献标识码：A文章编号：1673-9140(2009)04-0034-05Multi-perioddispatchofinterruptibleloadsbyintelligentoptimizationalgorithmsLIYu—zeng，LIUChang，ZHANGShao—hua，WANGXian(DepartmentofAutomation，ShanshaiUniversity，Shanghai20007

3、2，China)Abstract：Applicationofintelligentoptimizationalgorithmstothemulti—periodinterruptibleloaddispatchproblemisdiscussedinthispaper．Multiobjectives，suchasminimizingtheinterruptionpaymentsandinterruptionfrequency，canbeincludedintheproposedinterruptibleloaddispatchmode1．

4、Thecharacter—isticsofdiferentinterruptibleloadsarealsoconsidered．Numericalsimulationsusingdiscretebinarypar—ticleswarmoptimization(BPSO)andthegeneticalgorithm(GA)showthattheBPSOhasaperformanceonconvergenceandprecisionthanthatoftheGA．ThustheBPSOpresentsbetterpotentialsinso

5、lvingtheinterruptibleloaddispatchproblem．Keywords：powermarket；multi·perioddispatchofinterruptibleload；binaryparticleswarmoptimiza—tion；geneticalgorithm可中断负荷管理在维持电力系统安全可靠运行已得到广泛应用卜．在可中断负荷管理实际应用和缓解电力市场价格飞升等方面具有重要作用，并中，需要考虑多个可中断用户的可中断负荷优化调收稿日期：2009—06—20基金项目：国家自然科学基金(7087107

6、4)通讯作者：李渝曾(1947一)，男，教授，博士生导师，主要从事电力市场输电定价、可中断负荷管理及博弈分析等研究；E-mail：yzli@mailshu．edu．CFI第24卷第4期李渝曾，等：基于智能优化算法的多时段可中断负荷调度35度问题，即在一定的优化目标和约束条件下，如何在t=1，2，⋯，．(3)多个可中断用户中分配要求的负荷中断容量?考虑2)第i个用户每次中断的最大持续时间约束max()多时段的可中断负荷优化调度问题往往是一个复杂∑(，t+m)≤max()，的多目标混合整数非线性规划问题，有关该问题求In=lif(，t一1)=

7、0，解算法的研究具有重要的理论和实际应用意义．(，t)=1，=1，2，⋯，N．(4)现有相关研究大多采用传统的优化算法，如文献[3—4]采用动态规划方法结合启发式规则来解决3)第i个用户2次中断的最小时间间隔约束可中断负荷优化调度问题，文献[5]采用类似于解I—kl≥min()，决机组检修规划的基于优先次序的启发式算法．以if(i，一1)=0，(i，)=1and上研究是在原理无法保证获得可中断负荷优化调度(i，k一1)=0，(，k)=1，=l，2，⋯，Ⅳ．(5)问题的最优解．笔者研究现代智能优化算法在多时段可中断负2求解算法荷调度问题中的

8、应用，建立的优化调度模型可考虑中断补偿费用最小化和中断频率最小化等多个优化为了求解上节给出的可中断负荷调度问题，笔目标，并可计人不同可中断用户的不同中断牛寺．陡，如者采用2种智能优化算法——粒