粒子群算法在电力系统负荷分配的应用

资 源 简 介

粒子群算法在电力系统负荷分配的应用

详 情 说 明

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过个体与群体的信息共享寻找最优解。在电力系统负荷分配问题中，PSO因其高效性和并行计算优势被广泛应用。

电力系统负荷分配问题可以描述为一个复杂的非线性优化问题。以IEEE 3机6节点系统为例，负荷需求为850MW，目标是最小化发电成本。发电成本函数考虑了阀点效应，这使得目标函数具有非凸性，增加了优化难度。阀点效应反映了实际发电机组由于蒸汽阀开启产生的非线性成本特性。

该问题的约束条件主要包括两方面：首先是发电机组输出功率的物理限制，每台机组的输出功率必须在最小和最大技术出力之间；其次是系统功率平衡约束，要求所有机组的总出力必须严格等于系统负荷需求。

粒子群算法在该问题中的应用过程是：初始化一组随机解（粒子），每个粒子代表一个可能的发电分配方案。通过迭代更新粒子的位置和速度，使群体逐渐向最优解靠近。在每次迭代中，粒子会根据个体历史最优和群体历史最优来调整自己的搜索方向。

相比于传统优化方法，PSO能够有效处理非凸优化问题，避免陷入局部最优。特别是对于考虑阀点效应的负荷分配问题，PSO展现出良好的寻优能力。算法的并行特性也使其适合解决大规模电力系统优化问题。