基于改进多目标骨干粒子群算法的电力系统环境经济调度
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作者:
作者单位:

1. 贵州大学 电气工程学院,贵阳 550025;2. 贵州电网有限责任公司电力调度控制中心,贵阳 550002

作者简介:

通讯作者:

E-mail: gjxiongee@foxmail.com.

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(51907035);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]108);贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字[2017]16).


Economic emission dispatch of power system based on improved bare-bone multi-objective particle swarm optimization algorithm
Author:
Affiliation:

1. School of Electrical Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China;2. Guizhou Electric Power Grid Dispatching and Control Center,Guiyang 550002,China

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    摘要:

    针对粒子群优化算法种群多样性不足、易陷入局部寻优的问题,提出一种基于改进多目标骨干粒子群优化算法(improved bare-bones multi-objective particle swarm optimization,IBBMOPSO)的电力系统环境经济调度的求解方法.IBBMOPSO采用一种搜索权重非线性递减策略改进骨干粒子群的位置更新模式,并在不同搜索阶段对最差粒子设计不同的位置更新策略,以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.IBBMOPSO根据粒子拥挤距离选择全局最优解,采用距离评价指标选择折衷最优解.最后对6机IEEE30节点的标准测试系统进行仿真计算,并与其他算法进行对比分析,结果显示IBBMOPSO在解决电力系统环境经济调度问题上优于其他算法,具有良好的可行性和有效性.

    Abstract:

    Aiming at the insufficient population diversity of the particle swarm optimization algorithm and the problem of falling into local optimization easily, this paper proposes a method for economic emission dispatch of power systems based on the improved bare-bones multi-objective particle swarm optimization(IBBMOPSO). The IBBMOPSO adopts a non-linear decreasing strategy of search weight to improve the position update mode of the bare-bones particle swarm and designs different position update strategies for the worst particles in different search stages to balance the algorithm's global search ability and local search ability. The IBBMOPSO selects the global optimal solution according to the particle crowding distance and uses the distance evaluation index to select the compromise optimal solution. Finally, the 6-machine IEEE30-node standard test system is simulated and compared with other algorithms. The results show that the IBBMOPSO is superior to other algorithms in solving the problem of power system economic emission dispatch, and has good feasibility and effectiveness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

帅茂杭,熊国江,胡晓,等.基于改进多目标骨干粒子群算法的电力系统环境经济调度[J].控制与决策,2022,37(4):997-1004

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  • 在线发布日期: 2022-04-28
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