硅谷杂志：求解电力系统动态经济调度算法综述 |
| 2012-12-06 07:47 作者：何明杰 曹文辉 曹志 来源：硅谷网 关注： 编辑： 【搜索试试】
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【硅谷网12月6日文】据《硅谷》杂志2012年第18期刊文，电力系统动态经济调度是一个多约束条件、非线性，高维，多约束混合整数的优化问题，因此很难求出准确解，目前主流的方法有传统的数学方法以及智能优化算法。
0前言
电力系统动态经济调度是一个多约束条件、非线性，高维，多约束混合整数的优化问题，因此很难求出准确解。许多学者已经针对该问题提出了自己的解决方法，目前解决此类问题目前有两种主流方法，一种是智能优化算法，而另外一种则是运用传统的数学方法对其进行求解。
求解算法的综述：
动态规划法是运筹学的一个分支，是解决多时段决策问题的一种主要数学方法。它的原理是把多阶段的过程转化为单阶段的问题，利用各阶段之间的关系，然后逐个进行求解。动态规划法自问世以来在经济调度、生产调整、工程技术和最优控制等方面得到了广泛的应用。动态规划法理论上是适合任意的目标函数，但是随着机组数和调度周期的增加，会使计算的总量呈指数增量加，这样会导致算法不能求出最优解。而动态经济调度的约束问题诸如像机组爬坡约束和一些与时间相关的约束动态规划法不太好处理。1提出了DP-TC（插值动态规划法）这一方法，其主要思想是在满足时间的约束的基础上找出最优路径，从而找到最优值。2提出的DP-SC算法（基于优先顺序的动态规划法）比传统的动态规划法减少了计算量，但是由于是按优先顺序法启停，所以存在丢失最优解这一弊端。
拉格朗日松弛法类似于罚函数法，把动态调度的所有约束条件作为惩罚项放到目标函数当中，然后对目标函数进行求解，将其化解为单机组的问题的同时不断跟新拉格朗日乘子，从而找出最优解。3在拉格朗日算法的基础上采用自适应不断的更新拉格朗日乘子，这样可以提高算法的运算效率。4用动态规划法与拉格朗日松弛算法结合起来，利用拉格朗日松弛来确定机组的启停，同时用次梯度法来更新拉格朗日乘子，最后将原问题转化为对偶问题进行求解。
遗传算法是于1975年由美国Holland教授和Michigan大学提出的，该算法是以达尔文生物进化论中遗传学机理和自然选择的生物进化过程为计算模型，借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。5用一种矩阵实数编码来解决动态经济调度问题，并且采用多窗口变异，将双层优化转变为单层优化从而减少了算法的繁琐度，从而提高了算法的寻优能力。6运用遗传算法和拉格朗日算法进行结合，先利用拉格朗日算法与动态规划法结合找到一个可行解，通过减少对偶间隙，对拉格朗日乘子进行更新来得到全局最优解。7采用改进的遗传算法，在算法中引入了变化性质的函数，可以克服遗传算法在进化后期容易陷入局部最优这一缺点，通过算例可以看出，改进的GA算法具有更好的优化效果。
微分进化算法是由RainerStorn等于1995年提出的一种求解连续问题的随机并行搜索的高效智能算法。该算法综合了遗传算法和粒子群算法的优点，稳定性好、收敛速度快、控制参数好是微分进化算法的主要特点，对于求解大规模的优化问题是十分有效的。8通过对微分进化算法的变异操作过程进行了改进，提出了一种基于二进制的微分进化算法，但是由于参数和约束条件不合理，使算法的性能略差于遗传算法。9提出了一种新的变异策略，通过与其它算法所求得的结果进行比较，优于其它算法，但是当机组的规模变大时，迭代时间也增加了，结果也不精确。10运用三角函数法是将二进制的变量转换为连续变量，然后对其进行了求解。11也是采用改进的二进制微分进化算法对机组组合问题进行求解，结果表明，改进的微分进化算法比未改进之前收敛速度明显加快。
粒子群优化算法是于1995由R.C.Eberhart和J.Kennedy提出，主要是源自于鸟群的捕食行为，鸟群的主要方式是通过同伴和自身的飞行经验，经过不断的修正飞行速度和方向，最终搜索到从全局空间中最优位置。12采用了改进的离散粒子群算法，在机组的开停机时采用0，1编码，而再根据耗量微增率对其进行负荷的分配。在传统的粒子群算法当中引入了贪婪搜索机制和变异策略，从而加快了算法的收敛速度，取得了不错的结果。借助控制原理的思想，引入了反馈和闭环控制策略两种机制，从而解决了粒子群算法早熟于局部最优的缺点，从而保证了算法的寻优能力，在进化后期保持种群的多样性。提出一种改进的粒子群算法，采用二进制粒子群来解机组的启停和采用实数粒子群算法对经济负荷进行分配。
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