基于模糊自适应pso的电力系统负荷调度算法

资 源 简 介

基于模糊自适应pso的电力系统负荷调度算法

详 情 说 明

电力系统负荷调度是电力系统运行中的核心问题之一，其目标是在满足各种约束条件的前提下，合理分配各发电机组的出力，使系统总运行成本最低。传统的优化方法在处理复杂约束时往往存在局限性，而基于模糊自适应粒子群优化（PSO）的算法为解决这一问题提供了新思路。

模糊自适应PSO算法在标准电力系统测试案例（如IEEE 6节点系统）中的应用具有显著优势。该算法通过引入模糊逻辑调节PSO的关键参数，包括惯性权重和学习因子，从而实现了算法性能的自适应提升。在迭代过程中，算法会根据当前种群的分布情况和适应度值，动态调整这些参数，有效平衡全局探索和局部开发的能力。

负荷调度问题需要处理多个重要约束条件，包括机组出力上限限制、网络损耗补偿和功率平衡要求。模糊自适应PSO算法通过以下方式应对这些挑战：首先，采用罚函数法处理不等式约束，将约束违反程度纳入适应度评价；其次，利用模糊推理系统实时调整搜索策略，确保在复杂约束空间中的有效探索；最后，通过精英保留策略保证最优解的可行性。

该算法的实现思路主要包括三个关键阶段：初始化阶段建立合理的模糊规则库，用于参数调节；迭代阶段结合模糊推理和标准PSO更新机制进行搜索；后处理阶段通过局部精细化操作提升解的质量。相对于标准PSO算法，模糊自适应版本在收敛速度和求解精度方面都有明显改进，特别适合处理电力系统这类高维、非线性的优化问题。