專利名稱：分群螢火蟲方法及基于該方法的電力調(diào)度系統(tǒng)、方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明關(guān)于一種分群螢火蟲方法及基于該方法的電力調(diào)度系統(tǒng)、方法，特別是涉及一種分群螢火蟲方法及基于分群螢火蟲方法的含風(fēng)電場(chǎng)的電力調(diào)度系統(tǒng)、方法。
背景技術(shù)：
對(duì)于含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題，目前由很多種解決方法，主要的方法有粒子群算法及其改進(jìn)，這些方法在含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)的調(diào)度問題中，首先建立機(jī)組發(fā)電的模型，提出調(diào)度的主要目標(biāo)，列出約束條件，然后將優(yōu)化算法應(yīng)用于機(jī)組出力的分配優(yōu)化方面，以取得最優(yōu)的調(diào)度方案，使得發(fā)電能滿足需求并且成本最低。然而，對(duì)于粒子群算法，其不足之處在于種群可能無法避免陷入局部極值，使得算法無法繼續(xù)優(yōu)化下去，種群可能無法找到最優(yōu)解，進(jìn)而無法求得最優(yōu)的調(diào)度方案。

發(fā)明內(nèi)容
為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明之目的在于提供一種分群螢火蟲方法及基于該方法的電力調(diào)度系統(tǒng)、方法，其通過分群螢火蟲方法，不僅合理的配置各個(gè)機(jī)組的出力，使得電力系統(tǒng)的發(fā)電能滿足負(fù)荷需求并且成本低，系統(tǒng)穩(wěn)定安全，而且其通過分群和合群的循環(huán)來共享信息，避免種群陷入局部極值，最終能求得更好的調(diào)度方案。為達(dá)上述及其它目的，本發(fā)明提出一種分群螢火蟲方法，包括如下步驟步驟一，設(shè)置各項(xiàng)參數(shù)及初始化種群；步驟二，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序；步驟三，對(duì)該種群進(jìn)行分群操作；步驟四，各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)；步驟五，把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化，達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)步驟二至步驟五，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。 進(jìn)一步地，于步驟一中，該各項(xiàng)參數(shù)包括迭代次數(shù)、種群規(guī)模及分群規(guī)模。進(jìn)一步地，于步驟二中，根據(jù)目標(biāo)值的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算各個(gè)螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序，從優(yōu)到劣或者從劣到優(yōu)。進(jìn)一步地，于步驟三中，第I個(gè)粒子進(jìn)入第I個(gè)子種群，第2個(gè)粒子進(jìn)入第2個(gè)子種群，按照如此方式依次到第m個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，第m+1個(gè)粒子被分配到第一個(gè)子種群，直到第m+n個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，循環(huán)往復(fù)，直到最后一個(gè)粒子被指定完畢，分群結(jié)束。進(jìn)一步地，螢火蟲被吸引向全局最優(yōu)解個(gè)體的更新公式為Xi = Xi+aX (Xbest-Xi)a表示移動(dòng)步長(zhǎng)，Xbest為種群中最亮的螢火蟲所處的位置。
進(jìn)一步地，該步長(zhǎng)參數(shù)由相對(duì)吸引度大小決定，螢火蟲向相對(duì)吸引度比較大的個(gè)體移動(dòng)的步長(zhǎng)比較長(zhǎng)，而對(duì)于相對(duì)吸引度比較小的個(gè)體則移動(dòng)的距離比較短。為達(dá)到上述及其他目的，本發(fā)明還提供一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度系統(tǒng)，用于含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)，至少包括初始化種群模組，將各風(fēng)電機(jī)組及火電機(jī)組視為螢火蟲，設(shè)置各項(xiàng)參數(shù)，初始化種群;排序模組，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序；分群模組，對(duì)該種群進(jìn)行分群操作；并行獨(dú)立尋優(yōu)模組，用于將各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)；合并模組，把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化；重新分群模組，于該合并模組尋優(yōu)進(jìn)化達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，并重復(fù)進(jìn)行排序、分群、并行獨(dú)立尋優(yōu)、合并操作，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。進(jìn)一步地，在該系統(tǒng)中，當(dāng)發(fā)電出力總合小于負(fù)荷需求時(shí)，備用罰函數(shù)
「00261 F = Γ ("P P -P )
L」 丄 reserver、丄 load G w. average^當(dāng)發(fā)電出力總合大于符合需求時(shí)，盈余罰函數(shù)Fsurplus — Cs (PG+PW. average_Pload)其中，CpCs分別為備用罰函數(shù)系數(shù)和盈余罰函數(shù)系數(shù)，Pload>PG> Pw. average分別為負(fù)荷需求、常規(guī)機(jī)組出力和風(fēng)電機(jī)組出力。進(jìn)一步地，在該系統(tǒng)中，加入如下環(huán)境懲罰函數(shù) Fpollute = (IiPi (t) WeiPi (t)其中，Clpepfi均為描述第i臺(tái)發(fā)電機(jī)的污染排廢系數(shù)。為達(dá)到上述及其他目的，本發(fā)明還提供一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度方法，用于含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)，包括如下步驟步驟一，將各風(fēng)電機(jī)組及火電機(jī)組作為螢火蟲，設(shè)置參數(shù)，初始化種群；步驟二，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序；步驟三，對(duì)該種群進(jìn)行分群操作；步驟四，各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)；步驟五，把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化；步驟六，于合并后的種群尋優(yōu)進(jìn)化達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)步驟二至步驟六，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明一種分群螢火蟲方法及基于該方法的電力調(diào)度系統(tǒng)、方法通過將分群思想加入螢火蟲算法中，大大降低了單獨(dú)的一個(gè) 種群會(huì)陷入極值的可能，其通過子種群的循環(huán)合并和分群，使得子種群能夠共享信息，種群能夠很快的收斂到最優(yōu)解，同時(shí)，本發(fā)明中步長(zhǎng)參數(shù)按吸引度大小決定，對(duì)于亮度比較大的個(gè)體，螢火蟲向其移動(dòng)的距離越大，增加了螢火蟲尋優(yōu)的效率。


圖1為本發(fā)明一種分群螢火蟲方法的步驟流程圖；圖2為本發(fā)明一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)圖；圖3為本發(fā)明一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度方法的步驟流程圖；圖4為本發(fā)明較佳實(shí)施例中風(fēng)速曲線示意圖。
具體實(shí)施例方式以下通過特定的具體實(shí)例并結(jié)合

本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭示的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其它優(yōu)點(diǎn)與功效。本發(fā)明亦可通過其它不同的具體實(shí)例加以施行或應(yīng)用，本說明書中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)亦可基于不同觀點(diǎn)與應(yīng)用，在不背離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾與變更。在介紹本發(fā)明之前，先簡(jiǎn)單介紹一下螢火蟲算法。自然界螢火蟲種類繁多，據(jù)統(tǒng)計(jì)大約有2000種螢火蟲，其中大多數(shù)螢火蟲都會(huì)發(fā)光,不同種類的螢火蟲其發(fā)光的目的不同，發(fā)光真實(shí)原因仍在探討當(dāng)中。一般認(rèn)為，螢火蟲的發(fā)光目的是為了求偶，利用其特有的閃光來吸引異性，完成交配和繁殖，還有其他的一些螢火蟲發(fā)光目的是為了進(jìn)行尋覓食物或者是一種警戒信號(hào)，科學(xué)家對(duì)群體螢火蟲和個(gè)體螢火蟲的行為進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)了其中規(guī)律，提出了螢火蟲算法，螢火蟲算法就是模仿自然界的螢火蟲的發(fā)光行為構(gòu)造出的一種隨機(jī)優(yōu)化算法，算法根據(jù)螢火蟲的發(fā)光相互吸引的規(guī)律，完成螢火蟲向附近的螢火蟲移動(dòng)，更新位置。螢火蟲根據(jù)兩個(gè)因素更新自己的位置，一是熒光亮度，二是吸引度，螢火蟲的熒光亮度有高有低，越亮的螢火蟲越是能吸引其周圍的同伴，其同伴向其移動(dòng)的概率就越大，以致到最后螢火蟲都聚集在最亮的螢火蟲附近。然而，由于螢火蟲個(gè)體之間有一定的距離，對(duì)于兩個(gè)距離較遠(yuǎn)的螢火蟲個(gè)體，可能其中一個(gè)發(fā)光亮度很高，但是由于距離較遠(yuǎn)，其熒光在傳播到另一個(gè)螢火蟲位置的過程中會(huì)有一定的損耗，因此它對(duì)另外一個(gè)螢火蟲個(gè)體的吸引度就沒那么強(qiáng)烈，另外，那個(gè)螢火蟲向它移動(dòng)的概率也就降低。所以，對(duì)于螢火蟲個(gè)體，都有一定的視線范圍，既是吸引范圍，即螢火蟲個(gè)體只吸引其視線范圍內(nèi)的較暗的螢火蟲向其方向移動(dòng)，如果在其吸引范圍內(nèi)它自己的熒光亮度最高，則它自己隨機(jī)移動(dòng)。對(duì)于其移動(dòng)的概率的大小和移動(dòng)的步長(zhǎng)，我們用吸引度來表示，螢火蟲向?qū)λ鄬?duì)吸引度高的螢火蟲移動(dòng)的概率比較大，而且移動(dòng)的距離也會(huì)比較遠(yuǎn)。螢火蟲算法的仿生原理首先，初始化種群，種群個(gè)體即為搜索空間中的解，模擬螢火蟲個(gè)體，種群個(gè)體的坐標(biāo)模仿螢火蟲個(gè)體的位置，衡量種群個(gè)體位置優(yōu)劣的目標(biāo)值函數(shù)模擬螢火蟲的熒光亮度，種群個(gè)體的位置更新過程模擬螢火蟲個(gè)體互相吸引然后相互移動(dòng)的優(yōu)勝劣汰的過程。如上所述，螢火蟲算法包含兩個(gè)要素，即熒光亮度和相互吸引度。在數(shù)學(xué)描述中，螢火蟲的亮度是由螢火蟲所處的位置坐標(biāo)決定的，螢火蟲的位置坐標(biāo)決定了螢火蟲的亮度，而螢火蟲的亮度又決定了螢火蟲個(gè)體的吸引度和吸引范圍，進(jìn)而決定螢火蟲的移動(dòng)距離和移動(dòng)方向，然后，通過不斷地更新熒光亮度，螢火蟲個(gè)體完成自身位置的更新，最后，通過所有種群的協(xié)作完成目標(biāo)的優(yōu)化，這一過程的數(shù)學(xué)描述公式如下
螢火蟲的相對(duì)吸引度Iij J = IiX exp (- ε Xrij j)式中Iy表示螢火蟲個(gè)體i對(duì)螢火蟲個(gè)體j的相對(duì)吸引度，Ii表示螢火蟲在自身位置即光源處在沒有熒光亮度損耗的情況下的熒光亮度，可用目標(biāo)值模擬。ε表示熒光亮度損耗系數(shù)，熒光會(huì)隨著距離的增加和傳播媒介的吸收逐漸減弱，所以設(shè)置此參數(shù)體現(xiàn)此特性，根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置為常數(shù)，傳播距離越遠(yuǎn)，損耗越大，r^.表示螢火蟲個(gè)體i和j之間的距離。螢火蟲i被吸引向螢火蟲j移動(dòng)的位置更新公式如下Xi = Xi+ β X (Xj-Xi)+ α X (rand—1/2)其中Xi和Xj為螢火蟲個(gè)體i和j所處的位置的坐標(biāo)，β為移動(dòng)步長(zhǎng)，α為擾動(dòng)因子，根據(jù)實(shí)驗(yàn)具體情況設(shè)定，rand為[O I]上的服從均勻分布的隨機(jī)因子，α X (rand-1/2)項(xiàng)是為了避免種群陷入局部最優(yōu)解而設(shè)定的擾動(dòng)項(xiàng)。螢火蟲以概率機(jī)制選擇移動(dòng)方向，即輪盤賭柱法，即首先確定某個(gè)螢火蟲周圍更亮的螢火蟲個(gè)體，然后計(jì)算這些更亮的螢火蟲個(gè)體各自對(duì)這個(gè)螢火蟲的吸引度，計(jì)算這些吸引度總和，然后根據(jù)各個(gè)更亮螢火蟲的吸引度占據(jù)吸引度總和的比例作為螢火蟲向其移動(dòng)的概率，如公式其中，Pij表示的是螢火蟲個(gè)體j向個(gè)i移動(dòng)的概率，η表示的是螢火蟲個(gè)體i周圍比它亮的總的螢火蟲的個(gè)數(shù)。圖1為本發(fā)明一種分群螢火蟲方法的步驟流程圖。如圖1所示，本發(fā)明一種分群螢火蟲方法，包括如下 步驟步驟101，設(shè)置參數(shù)，初始化種群。即，設(shè)置好各項(xiàng)參數(shù)如迭代次數(shù)r，種群規(guī)模m，分群規(guī)模η等后，初始化螢火蟲種群粒子。步驟102，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序。在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，根據(jù)目標(biāo)值的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算各個(gè)螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序，從優(yōu)到劣或者從劣到優(yōu)。步驟103，進(jìn)行分群操作，如第I個(gè)粒子進(jìn)入第I個(gè)子種群，第2個(gè)粒子進(jìn)入第2個(gè)子種群，按照如此方式依次到第m個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，第m+1個(gè)粒子被分配到第一個(gè)子種群，直到第m+n個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，循環(huán)往復(fù)，直到最后一個(gè)粒子被指定完畢，分群結(jié)束。步驟104，各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)。步驟105，把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化，達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)以上步驟102至步驟105，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。在子種群的尋優(yōu)進(jìn)化過程中，每一個(gè)螢火蟲粒子都是種群最優(yōu)解的潛在解，螢火蟲粒子追隨其附近比自身亮的螢火蟲粒子來更新自己的位置，由于初始化粒子種群的方式是隨機(jī)的，初始化的過程中很可能只有較少的螢火蟲粒子分布在真正的最優(yōu)解附近，由于亮度高的螢火蟲粒子數(shù)目可能較少，如果與其他螢火蟲距離又很遠(yuǎn)，由于熒光傳播時(shí)的損耗，其對(duì)其他螢火蟲粒子的吸引度也必然會(huì)減弱，其它螢火蟲粒子向其移動(dòng)的概率也就很小，這會(huì)大大影響種群的進(jìn)化尋優(yōu)效率，導(dǎo)致收斂速度減慢，而且種群很有可能過早的陷入局部極值中，為了克服此問題，引入粒子群算法的全局最優(yōu)解的思想，螢火蟲粒子在追隨其附近較亮的螢火蟲粒子更新位置的同時(shí)，也以一定的概率向子種群中全局最亮的螢火蟲粒子移動(dòng)，具體的移動(dòng)概率根據(jù)實(shí)際情況確定，螢火蟲粒子就有了兩個(gè)移動(dòng)方向1，自身周邊亮度更高的螢火蟲方向。2，種群中最亮的螢火蟲方向。這樣既能保證種群以最快的方式向全局最優(yōu)解收斂，又能防止種群過早陷入局部極值。螢火蟲被吸引向全局最優(yōu)解個(gè)體的更新公式如下Xi = Xi+aX (Xbest-Xi)a表示移動(dòng)步長(zhǎng)，Xbest為種群中最亮的螢火蟲所處的位置。螢火蟲的最終移動(dòng)公式可如下表示Xi = Xi+ β X (Xj-Xi)+a X (Xbest-Xi) + α X (rand-1/2)全局最優(yōu)解和最劣解更新機(jī)制為首先設(shè)定一個(gè)概率閥值，然后給出一個(gè)0到I之間的隨機(jī)數(shù)，如果此數(shù)大于概率閥值則更新 ，否則不更新。另外，為了提高算法的進(jìn)化速度和尋優(yōu)能力，對(duì)于螢火蟲的移動(dòng)參數(shù)β和a，根據(jù)將相對(duì)吸引度作為參數(shù)值加入其中，螢火蟲向相對(duì)吸引度比較大的個(gè)體移動(dòng)的步長(zhǎng)比較長(zhǎng)，而對(duì)于相對(duì)吸弓I度比較小的個(gè)體則移動(dòng)的距離比較短。在數(shù)學(xué)描述中既是將所有相對(duì)吸引度同比率轉(zhuǎn)換為[O I]之間的數(shù)，然后按公式計(jì)算β，a :β = IIi, jXma = IIijbestXn上式中m、n分別是試驗(yàn)設(shè)置的步長(zhǎng)，IIi,」、IIijbest都是轉(zhuǎn)化到度[O I]之間的相對(duì)吸引度。圖2為本發(fā)明一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)圖。如圖2所不，本發(fā)明一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度系統(tǒng)，用于含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)的電力調(diào)度，其至少包括初始化種群模組201、排序模組202、分群模組203、并行獨(dú)立尋優(yōu)模組204、合并模組205以及重新分群模組206。含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)包含風(fēng)電機(jī)組和常規(guī)火電機(jī)組，初始化種群模組201將各風(fēng)電機(jī)組及火電機(jī)組作為螢火蟲，設(shè)置參數(shù)，初始化種群，即設(shè)置好各項(xiàng)參數(shù)如迭代次數(shù)r，種群規(guī)模m，分群規(guī)模η等后，初始化螢火蟲種群粒子；排序模組202計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序。在本發(fā)明較佳實(shí)施例中，根據(jù)目標(biāo)值的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算各個(gè)螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序，從優(yōu)到劣或者從劣到優(yōu)；分群模組203對(duì)種群進(jìn)行分群操作，如第I個(gè)粒子進(jìn)入第I個(gè)子種群，第2個(gè)粒子進(jìn)入第2個(gè)子種群，按照如此方式依次到第m個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，第m+1個(gè)粒子被分配到第一個(gè)子種群，直到第m+n個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，循環(huán)往復(fù)，直到最后一個(gè)粒子被指定完畢，分群結(jié)束；并行獨(dú)立尋優(yōu)模組204用于將各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)；合并模組205把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化；重新分群模組206于合并模組205尋優(yōu)進(jìn)化達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)進(jìn)行排序、分群、并行獨(dú)立尋優(yōu)、合并操作，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。圖3為本發(fā)明一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度方法的步驟流程圖。如圖3所示，本發(fā)明一種基于分群螢火蟲方法的電力調(diào)度方法，用于含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)的電力調(diào)度，包括如下步驟步驟301，將各風(fēng)電機(jī)組及火電機(jī)組作為螢火蟲，設(shè)置參數(shù)，初始化種群；步驟302，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序；步驟303，對(duì)種群進(jìn)行分群操作，如第I個(gè)粒子進(jìn)入第I個(gè)子種群，第2個(gè)粒子進(jìn)入第2個(gè)子種群，按照如此方式依次到第m個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，第m+1個(gè)粒子被分配到第一個(gè)子種群，直到第m+n個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，循環(huán)往復(fù)，直到最后一個(gè)粒子被指定完畢，分群結(jié)束；步驟304，子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)；步驟305，把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化；步驟306，于合并后的種群尋優(yōu)進(jìn)化達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)步驟302至步驟306，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。以下將通過一具體實(shí)施例進(jìn)一步說明本發(fā)明。表I為本發(fā)明較佳實(shí)施例中含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)中的機(jī)組參數(shù)。
權(quán)利要求
1.一種分群螢火蟲方法，包括如下步驟 步驟一，設(shè)置各項(xiàng)參數(shù)及初始化種群； 步驟ニ，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序； 步驟三，對(duì)該種群進(jìn)行分群操作； 步驟四，各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋■優(yōu)； 步驟五，把所有的子種群合并為ー個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化，達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)步驟ニ至步驟五，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。
2.如權(quán)利要求1所述的ー種分群螢火蟲方法，其特征在于于步驟一中，該各項(xiàng)參數(shù)包括迭代次數(shù)、種群規(guī)模及分群規(guī)模。
3.如權(quán)利要求1所述的ー種分群螢火蟲方法，其特征在于于步驟ニ中，根據(jù)目標(biāo)值的評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算各個(gè)螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序，從優(yōu)到劣或者從劣到優(yōu)。
4.如權(quán)利要求1所述的ー種分群螢火蟲方法，其特征在于于步驟三中，第I個(gè)粒子進(jìn)入< >第I個(gè)子種群，第2個(gè)粒子進(jìn)入第2個(gè)子種群，按照如此方式依次到第m個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，第m+1個(gè)粒子被分配到第一個(gè)子種群，直到第m+n個(gè)粒子進(jìn)入第m個(gè)子種群，循環(huán)往復(fù)，直到最后ー個(gè)粒子被指定完畢，分群結(jié)束。
5.如權(quán)利要求1所述的ー種分群螢火蟲方法，其特征在于，螢火蟲被吸引向全局最優(yōu)解個(gè)體的更新公式為 Xi — Xj+aX (Xbest-Xi) a表示移動(dòng)步長(zhǎng)，Xbset為種群中最亮的螢火蟲所處的位置。
6.如權(quán)利要求5所述的ー種分群螢火蟲方法，其特征在于該步長(zhǎng)參數(shù)由相對(duì)吸引度大小決定，螢火蟲向相對(duì)吸引度比較大的個(gè)體移動(dòng)的步長(zhǎng)比較長(zhǎng)，而對(duì)于相對(duì)吸引度比較小的個(gè)體則移動(dòng)的距離比較短。
7.一種基于分群螢火蟲方法的電カ調(diào)度系統(tǒng)，用于含風(fēng)電場(chǎng)的電カ系統(tǒng)，至少包括 初始化種群模組，將各風(fēng)電機(jī)組及火電機(jī)組視為螢火蟲，設(shè)置各項(xiàng)參數(shù)，初始化種群； 排序模組，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序； 分群模組，對(duì)該種群進(jìn)行分群操作； 并行獨(dú)立尋優(yōu)模組，用于將各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)； 合并模組，把所有的子種群合并為ー個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化； 重新分群模組，于該合并模組尋優(yōu)進(jìn)化達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，并重復(fù)進(jìn)行排序、分群、并行獨(dú)立尋優(yōu)、合并操作，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。
8.如權(quán)利要求7所述的ー種基于分群螢火蟲方法的電カ調(diào)度系統(tǒng)，其特征在于，在該系統(tǒng)中，當(dāng)發(fā)電出力總合小于負(fù)荷需求時(shí)，備用罰函數(shù) I reserveload ^ G ^ w. averageノ 當(dāng)發(fā)電出力總合大于符合需求時(shí)，盈余罰函數(shù)Fsurplus Cs (P(i+Pw. average Pload) 其中，Cp，Cs分別為備用罰函數(shù)系數(shù)和盈余罰函數(shù)系數(shù)，Pload>PG> Pw. average分別為負(fù)荷需求、常規(guī)機(jī)組出力和風(fēng)電機(jī)組出力。
9.如權(quán)利要求7所述的ー種基于分群螢火蟲方法的電カ調(diào)度系統(tǒng)，其特征在于，在該系統(tǒng)中，加入如下環(huán)境懲罰函數(shù) 其中，d,e,f均為描述第i臺(tái)發(fā)電機(jī)的污染排廢系數(shù)。
10.一種基于分群螢火蟲方法的電カ調(diào)度方法，用于含風(fēng)電場(chǎng)的電カ系統(tǒng)包括如下步驟 步驟一，將各風(fēng)電機(jī)組及火電機(jī)組作為螢火蟲，設(shè)置參數(shù)，初始化種群； 步驟ニ，計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序； 步驟三，對(duì)該種群進(jìn)行分群操作； 步驟四，各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)； 步驟五，把所有的子種群合并為ー個(gè)種群，然后對(duì)總的種群按照基本螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化； 步驟六，于合并后的種群尋優(yōu)進(jìn)化達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)步驟ニ至步驟六，直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或者達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種分群螢火蟲方法及基于該方法的電力調(diào)度系統(tǒng)、方法，分群螢火蟲方法包括如下步驟設(shè)置各項(xiàng)參數(shù)及初始化種群；計(jì)算各螢火蟲粒子的目標(biāo)值，按目標(biāo)值優(yōu)劣對(duì)種群進(jìn)行排序；對(duì)該種群進(jìn)行分群操作；各子種群按照螢火蟲算法獨(dú)立并行進(jìn)化尋優(yōu)，當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)后，各子種群停止進(jìn)化尋優(yōu)；把所有的子種群合并為一個(gè)種群，然后對(duì)總種群按照螢火蟲算法進(jìn)行尋優(yōu)進(jìn)化，達(dá)到迭代次數(shù)后重新分群，重復(fù)以上步驟直到滿足總迭代次數(shù)迭代完畢或達(dá)到實(shí)驗(yàn)精度要求，本發(fā)明不僅合理配置了各機(jī)組的出力，使得電力系統(tǒng)的發(fā)電能滿足負(fù)荷需求并且成本低，而且通過分群和合群的循環(huán)來共享信息，避免種群陷入局部極值，最終能求得更好的調(diào)度方案。
文檔編號(hào)G06N3/00GK103034904SQ20131001171
公開日2013年4月10日 申請(qǐng)日期2013年1月11日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月11日
發(fā)明者陳群賢, 李洋 申請(qǐng)人:上海電機(jī)學(xué)院