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）是一种基于群体智能的优化方法，灵感来源于鸟群觅食行为。在经济调度问题中，PSO可用于寻找发电机组的最优出力分配，以最小化总燃料成本并降低系统网损。

经济调度的核心目标是在满足电力需求的前提下，合理分配各发电机组的负荷，使总燃料成本最低。燃料成本通常表示为机组出力的二次函数，而网损则与系统潮流分布相关。PSO通过模拟粒子群在解空间中的搜索行为，不断更新每个粒子的位置和速度，逐步逼近最优解。

PSO的每个粒子代表一个可能的调度方案，即各发电机组出力的组合。算法通过评估每个粒子的适应度（如总燃料成本加网损），引导粒子群向更优区域移动。粒子根据个体历史最佳位置和群体最佳位置调整搜索方向，兼具全局探索和局部开发能力。

与传统优化方法相比，PSO不依赖梯度信息，能够处理非线性、非凸的经济调度问题，尤其适用于含阀点效应、多燃料选项等复杂场景。算法参数（如惯性权重、学习因子）的合理设置对收敛性和求解精度有显著影响。

在扩展应用中，PSO可与其他技术结合，如考虑可再生能源不确定性、需求响应或动态调度场景，进一步优化电力系统经济运行效率。