求解含风电场的电力系统机组组合问题的改进量子离散粒子群优化方法

作者：吴小珊; 张步涵; 袁小明; 李高望; 罗钢; 周杨

来源：中国电机工程学报, 2013, (04): 45-52+7.

DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.04.010

• 电力系统
• 风电
• 机组组合
• 量子离散粒子群
• 原对偶内点法
• 部分贪心变异策略
• 启发式调整规则 power systems
• wind farms
• unit commitment
• quantum-inspired binary particle swarm optimization(PSO)
• primal-dual interior point method
• partially greedy mutation strategy
• heuristic adjusted regulations

随着风电接入电网的比例不断提高,风电的随机性和不可控性给系统发电计划和调度带来一些困难,将满足一定置信概率的风电功率区间预测信息纳入到电力系统发电计划中有利于保证电力系统运行的可靠性。为此提出基于风电功率区间预测的日前机组组合模型,同时基于量子离散粒子群算法(quantum-inspired binary particle swarm optimization,QBPSO)提出一种改进的QBPSO算法。该方法采用改进的QBPSO来处理机组启停问题,采用原对偶内点法来处理负荷经济分配问题。在QBPSO中,通过采用部分贪心变异策略,使粒子易于跳出局部最优解;采用启发式调整规则,修正越界个体,进而提...

• 单位
  华中科技大学; 强电磁工程与新技术国家重点实验室