改进的人工蜂群算法及其在经济负荷分配中的应用

摘要

电力系统优化中，经济负荷分配(ELD)是一个典型的优化问题，发电企业可以通过优化电力负荷分配使电力企业效益最大化，其具有重要的现实意义。随着火电厂煤炭燃烧产生的SO2和NOX等大气污染物造成的环境问题越来越严重，人们对环境问题关注日益增加。因此，在研究电力系统经济负荷分配问题时，不仅要考虑发电成本，还要考虑发电过程中对环境的污染成本。这就是电力系统的环境经济负荷分配(EELD)问题。
　　人工蜂群(ABC)算法通过对蜂群内部分工机制及其觅食行为的模拟，产生群体智能行为。自2005年由土耳其学者Karaboga提出人工蜂群算法以来，得到了学术界的广泛关注。ABC算法具有操作简单、控制参数少、搜索精度较高和鲁棒性较强的特点，并在许多领域获得了运用。
　　本文在国内外对电力系统经济环境负荷分配的研究基础上，首先对机组的煤耗特性进行了分析。综合火电厂煤耗特性和对环境的污染，建立了考虑网损情况求最低煤耗的单目标模型和基于环境污染与煤耗的多目标模型。针对人工蜂群算法中前期收敛慢，后期探索能力差的不足，分析了引领蜂数量对算法寻优能力的影响。本文在标准人工蜂群算法的基础上，通过动态调整引领蜂比例来调节收敛速度，在优化过程中添加进对已抛弃蜜源的加权平均，改善侦查蜂的质量。形成了自适应调整跟随蜂和引领蜂比例的自适应动态种群分配的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm based on Dynamic Adjustment of Population Distribution DA-ABC）。应用所提出的DA-ABC算法对标准测试函数、单目标经济负荷分配问题（3机组、13机组、40机组）、以及考虑环境污染的6机组多目标经济负荷分配问题进行了仿真测试。仿真实验表明自适应动态种群分配的人工蜂群算法具有收敛速度快、后期探索开发能力强，有效避免早熟收敛等优点，较好地解决了单目标和多目标经济负荷分配问题。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 电力负荷分配问题的研究现状

1.3 人工蜂群算法概述

1.4 多目标问题优化概述

1.5 本文主要研究内容

第2章 发电机组经济负荷分配模型研究

2.1 负荷分配问题的经济指标

2.2 影响供电成本的主要因素

2.2.1 发电机组耗量模型

2.2.2供电网络的网损模型

2.2.3 负荷分配问题中环境污染模型

2.2.4 负荷分配问题中其他的约束条件

2.3负荷分配的数学模型

2.3.1 电力系统经济负荷分配 (ELD)单目标模型

2.3.2 多目标电力系统负荷分配问题模型

第3章 自适应动态种群分配的人工蜂群算法

3.1 基本人工蜂群算法

3.1.1 算法的参数

3.1.2 算法的流程

3.1.3 算法的改进方法介绍

3.2 自适应人工蜂群算法的改进机制

3.2.1 基于引领蜂比例调整的分析

3.2.2 对已抛弃蜜源的研究

3.2.3 DA-ABC算法步骤

3.3 算法的性能测试

3.3.1 测试函数

3.3.2 实验结果比较

第4章 DA-ABC算法在负荷分配问题中的应用

4.1 DA-ABC算法的单目标负荷分配问题优化

4.1.1 优化含3台发电机组模型的ELD问题

4.1.2 含13台发电机组的经济负荷分配问题仿真

4.1.3 含40台发电机组的ELD问题仿真

4.1.4 对单目标问题仿真分析总结

4.2 DA-ABC算法优化多目标负荷分配问题

4.2.1 多目标EELD优化问题

4.2.2 DA-ABC应用于多目标EELD问题

4.3 本章小结

第5章 总结与展望

致谢

参考文献

作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文