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该程序复现《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》#xff0c;主要做的是一个考虑需求响应的机组组合…目录 主要内容 模型研究
1.改进二进制粒子群算法BPSO
2.模型分析 结果一览
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该程序复现《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》主要做的是一个考虑需求响应的机组组合问题首先构建了机组组合问题的基本模型在此基础上进一步考虑负荷侧管理也就是需求响应在调控过程中通过补偿引导负荷侧积极进行需求响应在模型的求解上采用了一种基于改进二进制粒子群算法的求解方法相较于传统的粒子群算法更加创新而且求解的效果更好代码出图效果非常好。该程序函数比较多主函数为Swarm_generator运行结果已经保存在Graphs文件夹内部可以通过运行Graphs.m直接得到出图结果。程序采用matlab编程注释清楚方便学习 模型研究
1.改进二进制粒子群算法BPSO
该算法流程图如下所示 BPSO算法已经细化了离散二元空间中的位置和速度的概念可用来解决离散优化问题。通过流程图能够看出BPSO算法大多数步骤与原始算法相同唯一的区别是新的速度映射和位置更新过程在BPSO算法中速度的新解释作为概率值而非原始算法中的绝对值因此对位置坐标进行加法也没有意义具体新算法中速度-位置关系为 其他变量涉及到连续型变量和二进制变量转化可采用映射函数方式这种方式很多同学都不陌生由此能够看出二进制粒子群算法不仅可以处理01变量问题同时也可以处理连续变量问题应用范围非常广泛
2.模型分析
日前机组组合优化背后的主要想法是确定一组发电机组主要是TGU的开/关状态从而获得一个最佳的发电计划。该发电计划必须满足每个电力系统的要求并必须考虑运行发电机组的内在物理限制。 围绕机组燃料成本最低为目标进行优化这里成本函数是发电功率的二次函数。 但是仅仅考虑燃料成本是不全面的结合模型本身考量需要增加启停成本这个目标同时考虑到系统约束目标函数设置如下 这里将系统约束设置成罚函数的形式通过罚函数确保求解得到的最优解满足约束条件。 结果一览
S和V分别代表不同的速度映射函数。 高峰时段负荷需求的减少是由于终端电能用户所采取的行动因此观察到的负荷变化是电力系统需求方所做的决策这被称为需求响应DR最近由于全球电力需求的增加它已成为电力系统运行中的一个非常重要的概念。 下载链接
