一種降維求解機組組合問題的雙重粒子群優化算法

翟俊義，任建文，李　整，周　明

(華北電力大學 新能源電力系統國家重點實驗室，河北 保定 071003)

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一種降維求解機組組合問題的雙重粒子群優化算法

翟俊義，任建文，李整，周明

(華北電力大學 新能源電力系統國家重點實驗室，河北 保定 071003)

摘要：考慮機組組合的電力系統動態經濟調度是一個高維復雜的非線性優化問題。提出了一種采用降維思想解決大規模機組組合問題的新方法，降維的方式是將對整個調度周期的優化轉化為對每個調度時刻依次、分別優化，即將對矩陣的優化轉化為對行向量的優化，降低求解維數。結合離散與連續粒子群(particle swarm optimization，PSO)算法，分別得到當前調度時刻最優的機組組合狀態及對應的最優負荷分配。采用初始化策略提高初始解質量，并對機組啟停、爬坡等約束條件處理，使尋優都在可行域中進行，結合優先次序法及智能調整策略避免算法早熟。算例表明本文方法在經濟性上具有很大的優越性，且可明顯減少開機機組數目，對于求解機組數較多的大規模系統更具優勢。

關鍵詞：機組組合；降維優化；動態經濟調度；大規模系統；雙重粒子群算法

0引言

電力系統機組組合UC(Unit Commitment)問題是一個高維的離散混合非線性優化問題。解決UC問題的方法有經典算法和新型智能算法，經典算法主要有優先次序法(PL)[1]、動態規劃法(DP)[2]、拉格朗日松弛法(LR)[3]等。PL法按機組單位耗量排序，該算法一般忽略機組啟停費用，計算量小，但不能保證獲得最優解；DP法存在“維數災”問題；……