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申请/专利权人：广州大学

摘要：本发明公开了一种电力系统中发电调度方法及系统，方法包括：获取模型参数；根据模型参数建立发电调度模型；求解发电调度模型，获得发电调度方案；其中，求解发电调度模型的方法包括：将各个发电机的发电功率组成的粒子群分为三个子种群；对每个子种群采用不同的更新策略进行更新；在迭代过程中对不同子种群中的粒子进行交换。本发明通过多种群信息共享策略，采用均衡、偏向局部挖掘和偏向全局探索三种更新策略对各种群进行更新，并通过通信交换机制使各种群可以学习其它种群的优势并进行协调更新，将这种方法应用在发电调度这类比较复杂且多约束的优化运行问题上，达到了提高寻优速度、提高寻优精确度和避免陷入局部最优解的目的。

主权项：1.一种电力系统中发电调度方法，其特征在于，包括：获取模型参数；根据所述模型参数建立发电调度模型；求解所述发电调度模型，获得发电调度方案；其中，求解所述发电调度模型的方法包括：将各个发电机的发电功率组成的粒子群分为三个子种群；对每个所述子种群采用不同的更新策略进行更新；在迭代过程中对不同子种群中的粒子进行交换，直到迭代结束；三个所述子种群分别为A、B和C子种群，对A、B和C子种群分别采用均衡策略、偏向局部挖掘策略和偏向全局探索策略进行粒子速度更新；对于A子种群来说，按照下式更新粒子速度：vA,ijt+1＝wtvA,ijt+c1tr1t[pA,ijt-xA,ijt]+c2tr2t[xAbest,jt-xA,ijt] 其中，w是一种凹函数模型的动态惯性权重，c1、c2是学习因子，r1、r2是大小为0～1的随机数，t是当前迭代次数，pA,ij是A子种群中第i个粒子在第j维的历史最优值，Tmax是最大迭代次数，wmax和wmin分别是惯性权重的最大值和最小值；对于B子种群，按照如下公式进行粒子速度更新：zt+1＝4zt1-ztv'B,ijt+1＝vB,ijt+r32zt+1-12xBbest,ijt-xB,ijt-xBworst,ijt 其中，r3、r4是0到1之间的随机数，当初始系数z0在[0,1]区间内且不等于0.5时，z的值永远不会重复；对于C子种群，按如下公式更新C子种群中各粒子速度： RL＝0.05×SRB＝r5 其中，β是莱维飞行在0～2之间的分布系数，r5是0到1之间的随机数；完成对各个子种群中粒子的速度更新后，按照如下公式更新各种群的粒子位置： 完成各个子种群中粒子的速度和位置更新后，还对每个子种群中的粒子进行边界处理，按照下式对粒子进行边界处理： 其中，分别为发电功率的上限和下限。

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