[发明专利]一种基于纵横交叉算法的电力系统经济调度优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力系统经济调度优化方法，尤其是涉及一种基于纵横交叉算法(CSO)的电力系统经济调度优化方法。

背景技术

电力系统经济调度对电力系统安全经济运行有着重要的意义，作为电力系统一个典型的优化问题，经济调度(ED)是指在满足电力调度需求以及各种约束条件下，将负荷优化分配给不同机组，从而使全系统的燃料消耗量或发电总费用最小。经济调度是一个非凸、非线性、高维度的复杂优化问题，近年来，许多相关研究将群智能优化算法用于求解此类此问题，如粒子群算法PSO，遗传算法(GA)等，人工蜂群算法(ABC)、和声搜索算法(HAS)，电磁仿真学算法(ELM)，引力搜索算法(GSA)，蚁群算法(ACO)、细菌觅食算法(BFO)等等。

虽然各种群智能优化算法在求解非线性复杂问题方面取得了一定进展，但仍然存在诸多不足之处：如PSO虽然收敛速度快，但在求解大规模ED优化问题时容易出现早熟问题，GSA、GA则优化过程耗费时间长，而其他一些算法如ABC、ACO、BFO则需要调整多个控制参数，表现出问题对参数敏感的特性。此外，一些群智能优化算法为保持种群多样性，往往不得不牺牲收敛速度或采用比较复杂的算法结构。迄今为止，没有哪一种群智能优化算法在求解各类复杂优化问题时能够表现出绝的优势。如何在提高全局收敛能力的同时不牺牲收敛速度仍然是群智能优化算法的研究热点和挑战。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是提供一种能在提高全局收敛能力的同时收敛速度仍然很快的基于纵横交叉算法的电力系统经济调度优化方法。

解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是:

一种基于纵横交叉算法的电力系统经济调度优化方法，其特征在于包括以下步骤：

S1建立经济调度数学模型

经济调度数学模型包括目标函数和约束条件，目标函数采用考虑燃料费用最低，约束条件包括功率平衡约束和机组出力约束；

考虑阀点效应的机组燃料费用的目标函数具体形式为：

Fi(Pi)=Σi=1N(aiPi2+biPi+ci+|ei·sin(fi·(Pimin-Pi))|)---(1);]]>

其中F_i是发电机组i的燃料费用函数；P_i是火电机组i的有功出力；N是火电机组台数；a_i、b_i、c_i分别是火电机组i的燃料费用系数；e_i、f_i分别是火电机组i的阀点效应系数；

功率平衡约束要求公式(1)满足：