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主要內(nèi)容???
??模型研究???
1.改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法（BPSO）
2.模型分析
??結(jié)果一覽???
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主要內(nèi)容???
該程序復(fù)現(xiàn)《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》，主要做的是一個(gè)考慮需求響應(yīng)的機(jī)組組合問題，首先構(gòu)建了機(jī)組組合問題的基本模型，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮負(fù)荷側(cè)管理，也就是需求響應(yīng)，在調(diào)控過程中通過補(bǔ)償引導(dǎo)負(fù)荷側(cè)積極進(jìn)行需求響應(yīng)，在模型的求解上，采用了一種基于改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法的求解方法，相較于傳統(tǒng)的粒子群算法，更加創(chuàng)新，而且求解的效果更好，代碼出圖效果非常好。該程序函數(shù)比較多，主函數(shù)為Swarm_generator，運(yùn)行結(jié)果已經(jīng)保存在Graphs文件夾內(nèi)部，可以通過運(yùn)行Graphs.m直接得到出圖結(jié)果。程序采用matlab編程，注釋清楚，方便學(xué)習(xí)！
??模型研究???
1.改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法（BPSO）
該算法流程圖如下所示：
BPSO算法已經(jīng)細(xì)化了離散二元空間中的位置和速度的概念，可用來解決離散優(yōu)化問題。通過流程圖能夠看出，BPSO算法大多數(shù)步驟與原始算法相同，唯一的區(qū)別是新的速度映射和位置更新過程：在BPSO算法中，速度的新解釋作為概率值，而非原始算法中的絕對(duì)值，因此，對(duì)位置坐標(biāo)進(jìn)行加法也沒有意義，具體新算法中速度-位置關(guān)系為：
其他變量涉及到連續(xù)型變量和二進(jìn)制變量轉(zhuǎn)化可采用映射函數(shù)方式，這種方式很多同學(xué)都不陌生，由此能夠看出，二進(jìn)制粒子群算法不僅可以處理01變量問題，同時(shí)也可以處理連續(xù)變量問題，應(yīng)用范圍非常廣泛！
2.模型分析
日前機(jī)組組合優(yōu)化背后的主要想法是確定一組發(fā)電機(jī)組（主要是TGU）的開/關(guān)狀態(tài)，從而獲得一個(gè)最佳的發(fā)電計(jì)劃。該發(fā)電計(jì)劃必須滿足每個(gè)電力系統(tǒng)的要求，并必須考慮運(yùn)行發(fā)電機(jī)組的內(nèi)在物理限制。
圍繞機(jī)組燃料成本最低為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，這里成本函數(shù)是發(fā)電功率的二次函數(shù)。
但是僅僅考慮燃料成本是不全面的，結(jié)合模型本身考量，需要增加啟停成本這個(gè)目標(biāo)，同時(shí)考慮到系統(tǒng)約束，目標(biāo)函數(shù)設(shè)置如下：
這里將系統(tǒng)約束設(shè)置成罰函數(shù)的形式，通過罰函數(shù)確保求解得到的最優(yōu)解滿足約束條件。
??結(jié)果一覽???
S和V分別代表不同的速度映射函數(shù)。
高峰時(shí)段負(fù)荷需求的減少是由于終端電能用戶所采取的行動(dòng)，因此，觀察到的負(fù)荷變化是電力系統(tǒng)需求方所做的決策，這被稱為需求響應(yīng)（DR），最近，由于全球電力需求的增加，它已成為電力系統(tǒng)運(yùn)行中的一個(gè)非常重要的概念。?
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-826389.html
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