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  本文關(guān)鍵詞：粒子群算法改進(jìn)研究及在風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《江南大學(xué)》 2015年

粒子群算法改進(jìn)研究及在風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用

江善和  

【摘要】：粒子群(PSO)算法,作為群體智能計(jì)算方法的典型代表,已成為解決各類復(fù)雜優(yōu)化問題的有效方法和研究熱點(diǎn)。它具有實(shí)現(xiàn)容易、并行運(yùn)算、參數(shù)設(shè)置簡(jiǎn)單等特點(diǎn),在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。然而,目前PSO算法仍存在一些不足,如收斂性分析基礎(chǔ)還不夠完善,種群規(guī)模參數(shù)還缺乏自適應(yīng)性,算法收斂過程中易出現(xiàn)早熟停滯和后期收斂速度慢等問題。為此,本文在分析已有PSO算法的基礎(chǔ)上,研究了動(dòng)態(tài)交互作用下PSO算法的收斂性,提出了動(dòng)態(tài)規(guī)模PSO算法、PSO最優(yōu)信息共享的重力搜索算法(GSA)以及PSO與GSA相結(jié)合的并行混合優(yōu)化方法,并將這些改進(jìn)算法應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、參數(shù)辨識(shí)和電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問題的求解,具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。論文的主要工作如下。1.在算法的收斂性分析方面,考慮PSO算法的動(dòng)態(tài)交互記憶特征,運(yùn)用線性系統(tǒng)理論Z變換域方法分析了動(dòng)態(tài)交互作用下PSO算法的收斂性,給出了參數(shù)的收斂范圍�；�于算法的迭代方程進(jìn)一步推導(dǎo)出了粒子位置和速度在進(jìn)化過程中呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)規(guī)律。結(jié)合基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真分析,驗(yàn)證了上述分析結(jié)論的正確性。2.在算法的種群規(guī)模選取方面,借鑒生物物種種群自適應(yīng)演化的思想提出了動(dòng)態(tài)規(guī)模PSO算法。該算法通過生物種群年齡模型實(shí)現(xiàn)種群的宏觀控制,通過個(gè)體生殖和死亡策略實(shí)現(xiàn)種群的微觀控制。運(yùn)用隨機(jī)泛函理論證明了該算法收斂于群體最優(yōu)位置。仿真結(jié)果表明該算法優(yōu)于固定規(guī)模和硬性指派函數(shù)變化的PSO算法。3.針對(duì)GSA算法求解質(zhì)量不高和后期收斂速度慢,引入PSO最優(yōu)信息共享機(jī)制和串行模式,提出了利用PSO算法最優(yōu)個(gè)體記憶信息和Infinite collapses混沌機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)的重力搜索算法(IGSA)。運(yùn)用線性系統(tǒng)和隨機(jī)過程理論分別開展了IGSA算法的個(gè)體運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性和全局收斂性分析。CEC2005函數(shù)測(cè)試集的優(yōu)化結(jié)果表明IGSA算法具有求解精度高、收斂速度快。4.針對(duì)PSO與GSA的迭代范式和結(jié)構(gòu)流程具有相似性,引入并行混合模式,提出了將GSA加速運(yùn)動(dòng)直接嵌入到PSO算法的速度更新方程中進(jìn)行改進(jìn)的重力粒子群并行混合優(yōu)化算法(HPSO-GSA)。該算法改變了算法的學(xué)習(xí)更新策略,更好地保持了算法的種群多樣性�；�于隨機(jī)過程理論的Markov鏈性質(zhì)對(duì)該算法進(jìn)行了全局收斂性分析。并將該算法應(yīng)用于自適應(yīng)IIR濾波器的參數(shù)最優(yōu)辨識(shí),結(jié)果表明它能夠很好地兼顧算法的全局探測(cè)和局部搜索能力,表現(xiàn)出顯著的優(yōu)化性能。5.最后,針對(duì)含多重約束的常規(guī)火電電力系統(tǒng)和含不確定風(fēng)電功率的風(fēng)電系統(tǒng)建立了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)環(huán)保優(yōu)化調(diào)度模型,且將上述提出的改進(jìn)并行混合算法應(yīng)用于調(diào)度模型的求解。典型算例測(cè)試系統(tǒng)的結(jié)果表明,相比于其它方法,所提算法具有更好地優(yōu)化能力,節(jié)省了經(jīng)濟(jì)成本,降低了污染排放。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM614;TP18
【目錄】：

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9 劉超輝;葉全勝;應(yīng)黎明;;風(fēng)電系統(tǒng)中雙饋發(fā)電機(jī)的勵(lì)磁控制研究[A];科技、工程與經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展——中國(guó)科協(xié)第五屆青年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

10 張坤;陸繼明;毛承雄;王丹;;基于儲(chǔ)能的直驅(qū)風(fēng)電系統(tǒng)低電壓穿越控制策略[A];中國(guó)可再生能源學(xué)會(huì)海洋能專業(yè)委員會(huì)第三屆學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集[C];2010年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 記者 王君開;[N];遼源日?qǐng)?bào);2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 董永軍;海島中小型獨(dú)立風(fēng)電系統(tǒng)可靠運(yùn)行技術(shù)研究[D];東北師范大學(xué);2013年

2 耿華;風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)能量?jī)?yōu)化問題的研究[D];清華大學(xué);2008年

3 江善和;粒子群算法改進(jìn)研究及在風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[D];江南大學(xué);2015年

4 王成福;風(fēng)電場(chǎng)并入電網(wǎng)的調(diào)控理論研究[D];山東大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李小雙;風(fēng)電系統(tǒng)多參數(shù)動(dòng)分岔分析及其控制[D];天津理工大學(xué);2012年

2 劉馨芳;風(fēng)電系統(tǒng)中混沌動(dòng)力學(xué)行為分析[D];天津理工大學(xué);2013年

3 邢星;小型風(fēng)電系統(tǒng)的整流卸荷裝置的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2010年

4 余軍威;考慮旋轉(zhuǎn)備用效益的含風(fēng)電系統(tǒng)機(jī)組組合優(yōu)化模型研究[D];華北電力大學(xué);2013年

5 靖言;永磁直驅(qū)型風(fēng)電系統(tǒng)低電壓穿越技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué);2011年

6 劉國(guó)威;筒型基礎(chǔ)近海風(fēng)電系統(tǒng)地震動(dòng)力響應(yīng)分析[D];天津大學(xué);2012年

7 宮有民;雙饋型風(fēng)電系統(tǒng)安全運(yùn)行研究[D];蘭州理工大學(xué);2012年

8 崔寧寧;含風(fēng)電系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用優(yōu)化模型研究[D];華北電力大學(xué);2012年

9 杜寶星;基于雙饋感應(yīng)發(fā)電機(jī)的風(fēng)電系統(tǒng)故障穿越能力研究[D];華北電力大學(xué);2013年

10 李蘇揚(yáng);風(fēng)電系統(tǒng)的混沌參數(shù)分析與控制[D];天津理工大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：粒子群算法改進(jìn)研究及在風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：173897