【摘 要】
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大规模风光并网在带来经济效益的同时也给电网安全稳定地运行带来了冲击,合理的电力系统优化调度有利于解决该问题。电力系统优化调度问题本身具有不确定性、多约束和非线性等特点,传统优化算法在解决这类问题时往往不能取得令人满意的效果。智能优化算法不依赖于优化问题的数学模型,在处理复杂优化问题时能够得到较为稳定的解决方案,为解决电力系统优化调度问题提供了新的解决思路。粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）
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大规模风光并网在带来经济效益的同时也给电网安全稳定地运行带来了冲击,合理的电力系统优化调度有利于解决该问题。电力系统优化调度问题本身具有不确定性、多约束和非线性等特点,传统优化算法在解决这类问题时往往不能取得令人满意的效果。智能优化算法不依赖于优化问题的数学模型,在处理复杂优化问题时能够得到较为稳定的解决方案,为解决电力系统优化调度问题提供了新的解决思路。粒子群算法（PSO）和差分进化算法（DE）是两种典型的智能优化算法,由于其结构简单和搜索效率高等特点,被广泛应用于科学和实际工程领域。然而,这两种算法在解决复杂优化问题时仍存在容易陷入局部极值和收敛速度慢等问题。为了更好地解决电力系统优化调度问题,需要对这两种算法的优化性能进一步改进。在此基础上,本文提出了两种改进的优化算法,并将其应用于电力系统优化调度问题。主要研究工作如下:（1）提出了一种基于分段非线性加速度系数和均值变异策略的改进简化粒子群算法（MP-SPSO）。该算法在简化粒子群算法（SPSO）的基础上,设计了一种分段非线性加速度系数调整策略和一种均值差分变异策略,有效增强了算法的全局探索与局部搜索能力。测试函数和工程优化实例的仿真结果验证了MP-SPSO算法的有效性。（2）提出了一种混合多重随机变异粒子群差分进化算法（MRPSODE）。该算法结合粒子群算法进化机制,设计了三种不同的变异策略:粒子群差分变异策略、DE/current-to-rand/1变异策略和随机扰动策略,三种变异策略综合作用,有效提高了算法的全局探索能力、局部搜索精度和跳出局部最优解的能力。测试函数和工程优化实例的仿真结果证实了MRPSODE算法的有效性。（3）针对电力系统优化调度问题,以福建省某局部电力系统为研究对象,建立了风光水储电力互补系统,分别以互补系统输出功率波动性最小和互补系统输出跟踪负荷能力为优化目标,随后利用所提MP-SPSO算法和MRPSODE算法对这两种优化目标进行了求解。结果表明,两种算法可以很好地求解电力系统优化调度问题,减小大规模风、光并网对电网安全运行的冲击。
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