国际先进研究期刊》的研究在电子、电子、仪表工程
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稀缺的能源资源,提高发电成本和日益增长的电力能源的需求需要在当今电力系统优化经济调度。本文提出了一种计算方法来减少燃料总成本在热电站中使用人工免疫系统(AIS)算法。AIS算法是一种机器学习的方法和一个强大的随机优化技术与特点的随机搜索,希尔攀登,统计抽样和竞争。该测试系统由六个发电机单元。以上的分析计算和仿真测试系统已经使用MATLAB环境中执行。提出了方法的性能分析比较传统和其他优化算法。
关键字 |
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| 经济负荷调度(古人)、人工免疫系统(AIS)算法,遗传算法(GA)。 | ||||||
介绍 |
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| 发电经济调度的基本目标是计划提交机组输出以满足负载的需求在最低营运成本,同时满足等式和不等式约束所有单元和系统。解决经济调度问题是非常复杂的,因为它巨大的尺寸,一个非线性的目标函数,和大量的约束。λ迭代法等各种数学规划方法,参与因子法和梯度的方法。著名的历史悠久的技术,如整数规划[1],[2],动态编程[3],[4],拉格朗日松弛[5]被用来解决经济调度问题。最近其他优化方法,如模拟退火[6],Hopfield神经网络[7],[8],[9]遗传算法,粒子群优化[10][11]和禁忌搜索算法是解决经济调度问题。 | ||||||
| 本文的新颖实现AIS算法是基于模式识别和异常检测提出了解决经济调度问题。算法的有效性证明使用IEEE 30巴士6发电机系统考虑排放限制。上述算法的实现是有组织的如下。在第二节,一个数学公式的经济调度问题。在第三节,概述的方法使用AIS算法及其特点。在第四节给出了测试系统的描述。在第五节包括仿真结果和讨论和结论部分6。 | ||||||
问题公式化 |
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| 解决经济调度问题的目标是尽量减少电力系统的燃料成本,同时满足的一组约束。这可以制定如下: | ||||||
客观的)问题 |
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| 的目标函数最小化的燃料成本:燃料(Rs / hr)总成本可以表示为 | ||||||
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| 发电机组的燃料成本方程通常是由输出功率的二次函数描述π如下: | ||||||
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| ,Fi(π)是燃料成本(Rs /人力资源),π是发电(MW)和人工智能,bi, cii燃料成本系数ofith单位。 | ||||||
b)问题的约束 |
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| 发电能力约束:对于稳定运行,实际每个发电机的输出功率低,限制上限如下 | ||||||
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| 功率平衡约束:总发电必须覆盖总需求PD和真正的功率损耗输电线路PL。因此, | ||||||
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c)问题陈述 |
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| 聚合的目标和约束,问题可以作为一个非线性数学制定排放约束单目标优化问题如下 | ||||||
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| 在g代表力量平衡的等式约束和h代表单位发电量的不等式约束。 | ||||||
建议的方法 |
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| 最近提出的AIS算法可以有效地用于在热电站降低燃料成本。AIS可以被定义为一个计算系统基于生物免疫系统的隐喻。 | ||||||
人工免疫系统算法 |
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| 免疫系统是一个综合集成的过程,使用中包含的信息问题本身定义给定问题的解决方案的工具,然后把它应用到获得问题的解决方案。topicsinvolved的定义和开发人工免疫系统的主要覆盖: | ||||||
| 一)混合结构和算法,考虑immune-like机制 | ||||||
| b)计算算法基于免疫学原理,如分布式处理、克隆选择算法和免疫网络理论。 | ||||||
| c) Immunity-based优化、学习、自组织、人工生命、认知模型、多重代理系统,设计和调度,模式识别和异常检测。 | ||||||
| d)免疫工程工具。列出的潜在应用人工免疫系统可以(但不限于):模式识别、函数逼近和优化、异常检测、和网络安全,噪音代多样性和宽容。 | ||||||
该算法的实现 |
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| AIS的过程一步一步的优化发电成本可以概述如下: | ||||||
| 步骤1:读取数据,即成本系数,ai, bi, ci,πmin&Pi maxof所有机组、人口规模等。 | ||||||
| 步骤2:生成一个随机二进制字符串值数组。 | ||||||
| 步骤3:解码实际值的字符串。 | ||||||
| 目的:插入在人口池。 | ||||||
| “顾不上检查约束的目标函数的满足感吗?是的'去别的(6)去(1)。 | ||||||
| 第六段:健康评估每组代使用公式来满足的需求 | ||||||
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| 选择抗原和抗体没有或正在穿衣的健身价值 | ||||||
| 向客人计算抗体和抗原之间的欧氏距离 | ||||||
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| Step9:如果Dij更多选择其他超突变克隆theantibody简单的突变。 | ||||||
| Step10:输入新克隆的人口人口池。 | ||||||
| Step11:验证约束的满意度为目标函数。 | ||||||
| Step12:检查其他收敛去克隆增殖。 | ||||||
测试系统 |
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| 经济负荷调度问题的基于人工免疫系统(AIS)算法应用于六个发电机测试系统。多个发电机系统的限制和代总成本模拟,以评估方法的正确性和质量。燃料成本常量和发电机6发电机系统的限制列表如下, | ||||||
仿真结果和讨论 |
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| ”在这篇文章中,人工免疫系统算法进行了测试试验系统有六个350 MW发电机的负荷需求。Table.3的比较表明,AIS算法与遗传算法的性能。 | ||||||
结论 |
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| 经济负荷调度问题被尝试使用AIS算法6发电机测试系统评价该方法的性能。解决方法是分析在本质上与高精度和快速计算的时间。因此,该结果表明,AIS优化是一种很有前途的技术为解决电力系统中的复杂问题。 | ||||||
表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
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