​基于粒子群算法(PSO)的电力系统经济调度

资 源 简 介

​基于粒子群算法(PSO)的电力系统经济调度

详 情 说 明

粒子群算法(PSO)是一种群体智能优化算法，灵感来源于鸟群觅食行为，常用于解决复杂的非线性优化问题。在电力系统经济调度中，PSO通过模拟粒子在解空间中的运动，寻找最优的发电机组出力分配方案，以最小化系统运行成本。

电力系统经济调度的核心问题是在满足负荷需求的前提下，合理分配各发电机组的出力，使得总发电成本最低。传统方法如拉格朗日松弛法或动态规划在求解高维、非线性问题时可能效率低下。相比之下，PSO具有并行搜索、全局优化能力强等优势，尤其适合处理多机组、多约束的调度模型。

在MATLAB平台上实现PSO的经济调度通常包括以下步骤：首先，初始化粒子群，随机生成各发电机组的出力方案作为初始解；其次，计算每个粒子的适应度值（即总发电成本），并更新个体和全局最优解；最后，迭代调整粒子速度和位置，逐步逼近最优解。算法需考虑功率平衡约束、机组出力限制等条件，通常通过罚函数法处理约束。

PSO的改进方向可能包括惯性权重调整、学习因子优化或混合其他算法（如遗传算法）以提升收敛速度和精度。实际应用中，还需结合电力系统的具体场景（如风电接入、网损修正等）调整模型参数。

这种基于智能算法的调度方法，为复杂电力系统优化提供了高效工具，尤其在可再生能源高占比的现代电网中更具实践意义。