[发明专利]基于改进共生粒子群算法的电力系统经济负荷分配方法

摘要

本发明涉及一种基于改进共生粒子群算法的电力系统经济负荷分配方法，其属于电子信息技术领域。本发明的步骤如下：（1）依据实际中对于电力系统经济负荷分配问题的要求建立相应的约束条件表达式；（2）根据约束条件建立电力系统经济负荷分配问题的目标函数，将实际应用问题转换为数学上的非线性规划问题；（3）阐述了一种改进共生粒子群算法；（4）利用改进共生粒子群算法对电力系统经济负荷分配问题进行优化求解。本发明解决了对于两种不同约束条件下电力系统经济负荷分配问题的求解，利用改进共生粒子群算法求得解的精度高，收敛速度快，减少了总费用。

主权项

1.基于改进共生粒子群算法的电力系统经济负荷分配方法，其特征在于，此方法包括如下步骤：步骤一：依据实际中电力系统经济负荷分配问题的要求建立相应的约束条件表达式；步骤二：根据约束条件建立电力系统经济负荷分配问题的目标函数；步骤三：提出一种改进共生粒子群算法，并对其收敛性、鲁棒性和时间复杂度进行分析；步骤四：利用改进共生粒子群算法对电力系统经济负荷分配问题进行优化求解；所述步骤三中一种改进共生粒子群算法，具体策略如下，第1和第2种群各自进行优化迭代，第3个种群借鉴第1和第2种群的目标函数值和速度来更新自己的速度和位置；最后，从3个目标函数值中选取全局最优值；第1和第2种群的粒子采用线性递减权重粒子群算法进行优化迭代，线性递减惯性权重的公式及速度、位置更新公式如下式所示：式中，wmax为最大惯性权重；wmin为最小惯性权重；M表示最大迭代次数；vi,j表示为第i个粒子的速度；j＝1,2,…d，d表示搜索空间的维数；xi,j表示第i个粒子的位置；t为当前迭代次数；w为惯性权重；c1和c2表示学习因子；r1和r2为0到1之间均匀分布的随机数；pi,j表示粒子当前自身最优位置；pg,j表示全局最优位置；第3个种群的粒子速度更新受到第1和第2种群速度和目标函数值的影响；最后，比较3个种群的局部最优求解出全局最优值；第3种群粒子速度和位置的更新如下式所示；式中，λ1为第1种群的目标函数值；λ2为第2种群的目标函数值；λ＝λ1+λ2，表示2个种群目标函数值的和；v1i,j为第1种群的速度；v2i,j为第2种群的速度。