通过粒子群算法解决经济调度问题

资 源 简 介

通过粒子群算法解决经济调度问题

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的群体智能优化算法，适用于求解复杂非线性优化问题。在经济调度问题中，PSO通过模拟粒子（即潜在解）的协作与竞争，寻找发电机组的最优出力组合，以最小化总燃料成本和电网损耗。

经济调度的核心目标是在满足电力负荷需求和机组运行约束的前提下，合理分配各发电机组的出力，使总成本最低。传统方法如拉格朗日乘数法难以处理非线性约束，而PSO通过以下方式突破限制：首先，初始化粒子群，每个粒子代表一种可能的发电机组出力方案；其次，粒子根据个体历史最优解和群体全局最优解动态调整位置（即出力值），逐步逼近最优解。

PSO的优势在于其并行搜索能力和对非凸问题的适应性。例如，燃料成本函数通常为二次曲线，网损计算涉及潮流方程，两者均为非线性。PSO通过粒子间的信息共享，能有效跳出局部最优，平衡勘探与开发。实际应用中需注意惯性权重、学习因子的调参，以及约束处理（如罚函数法），以确保结果的可行性和经济性。

该方法的扩展方向包括结合其他智能算法（如遗传算法）提升收敛速度，或引入动态环境处理时变负荷需求，为电力系统经济调度提供更灵活的解决方案。