基于混合連續(xù)蟻群算法的可用輸電能力研究.pdf

1、隨著電力市場(chǎng)改革的不斷深入，開(kāi)放的輸電網(wǎng)絡(luò)給電力市場(chǎng)參與者提供了一個(gè)公平競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境。為確保電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，在保證已有輸電協(xié)議可靠輸送的前提下，如何準(zhǔn)確計(jì)算輸電網(wǎng)絡(luò)的可用傳輸能力(Available TransferCapability，ATC)，已成為眾多研究工作者關(guān)注和具有重要研究意義的課題。 ATC的計(jì)算是一個(gè)復(fù)雜的、多變量、多約束的非線性規(guī)劃問(wèn)題。經(jīng)典的優(yōu)化算法存在著計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，魯棒性不佳，容易陷入局部最優(yōu)解等弊端

2、?，F(xiàn)代啟發(fā)式算法內(nèi)含的并行搜索機(jī)制能夠快速準(zhǔn)確地搜索到全局最優(yōu)解，非常適合處理大規(guī)模非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題。本文針對(duì)ATC的確定性求解模型，提出了基于混合連續(xù)蟻群優(yōu)化算法(Hybrid Continuous Ant colony Optimization，HCACO)求解ATC的方法。該方法將蟻群優(yōu)化算法(Ant Colony Optimization，ACO)的正反饋特性與實(shí)數(shù)遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)的進(jìn)化策略相結(jié)

3、合，既克服了基本蟻群算法只適用于離散問(wèn)題的局限性，又解決了遺傳算法收斂速度慢，計(jì)算精確度不高的問(wèn)題。算法通過(guò)全局螞蟻和局部螞蟻分別對(duì)遺傳算法種群個(gè)體進(jìn)行全局探索式搜索和局部挖掘式搜索，并通過(guò)信息素來(lái)協(xié)調(diào)螞蟻的運(yùn)動(dòng)，采用模式搜索作為局部?jī)?yōu)化策略，提高了尋優(yōu)的效率，全局的尋優(yōu)能力和結(jié)果的穩(wěn)定性。計(jì)算過(guò)程中，根據(jù)不等式約束越界量的大小，動(dòng)態(tài)調(diào)整罰函數(shù)，并采用強(qiáng)制尋優(yōu)策略，有效地提高了算法的收斂速度。 本文以IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為例進(jìn)