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现代优化算法在电力系统中的应用

现代优化算法在电力系统中的应用

作者:苏莱曼·阿黛尔 -哈迪·苏莱曼 著,刘宏达 译

出版社:机械工业出版社

出版时间:2018-10-01

ISBN:9787111604235

定价:¥139.00

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内容简介
  本书包含电力系统中的多种优化问题,其中包括电力系统经济运行(短期调度、长期调度),机组组合,电力系统优潮流以及电能质量智能测量等问题。在算法上,介绍了泛函分析、模糊系统、模拟退火、禁忌搜索、遗传算法、粒子群算法等多种优化方法。对各种电力优化问题,通常会给出两种以上的优化技术解决方案。针对不同的优化技术解决方案,均详实地给出了问题的数学模型、优化技术或算法的针对性运用以及具体的求解流程,同时还给出了优化结果。通过阅读本书,可以使初学者在短时间内了解多种电力问题的数学模型、优化求解思路和具体的实现技法;通过多种优化技术的对比,可以帮助有基础的读者实现电力优化技术的提升以及应用领域的。
作者简介
暂缺《现代优化算法在电力系统中的应用》作者简介
目录
目  录
译者序
原书前言
致谢
第1章 概述1
 1.1 引言1
 1.2 优化技术2
  1.2.1 传统优化技术(经典算法) 3
  1.2.2 进化技术6
 1.3 本书概要17
 参考文献19
第2章 数学优化方法20
 2.1 引言20
 2.2 二次型20
 2.3 一些静态优化方法22
  2.3.1 无约束优化23
  2.3.2 带约束优化问题26
 2.4 庞特里亚金最大值定理30
 2.5 泛函解析优化技术34
  2.5.1 范数34
  2.5.2 内积(点积) 35
  2.5.3 函数的转换36
  2.5.4 最小范数定理38
 2.6 模拟退火算法39
  2.6.1 模拟退火的物理概念40
  2.6.2 组合优化问题40
  2.6.3 一般的模拟退火算法41
  2.6.4 冷却进度表41
  2.6.5 多项式时间冷却进度表41
  2.6.6 Kirk冷却进度表43
 2.7 禁忌搜索算法44

  2.7.1 禁忌表约束44
  2.7.2 特赦准则45
  2.7.3 终止准则45
  2.7.4 常规禁忌搜索算法46
 2.8 遗传算法47
  2.8.1 编码48
  2.8.2 适应度函数48
  2.8.3 遗传算子49
  2.8.4 约束条件的处理(修复机制) 49
  2.8.5 普通遗传算法49
 2.9 模糊系统50
  2.9.1 基本术语和定义54
  2.9.2 模糊集支集54
  2.9.3 正规性55
  2.9.4 凹凸性55
  2.9.5 模糊集合的基本运算56
 2.10 粒子群优化(PSO)算法59
 2.11 PSO算法的基本原理61
  2.11.1 一般PSO算法62
 参考文献64
第3章 电力系统经济运行65
 3.1 引言65
 3.2 水-火-核联合供电电力系统66
  3.2.1 数学建模66
  3.2.2 优化步骤68
  3.2.3 基于最小范数定理的最优解获取71
  3.2.4 一种可行的多层算法73
  3.2.5 结论与总结75
 3.3 全火力发电系统75
  3.3.1 常规全火力发电系统的问题描述75
  3.3.2 模糊全火力发电系统问题的数学模型76
  3.3.3 求解算法83
  3.3.4 算例83
  3.3.5 总结98
 3.4 考虑模糊负荷和模糊成本函数参数的全火力发电系统101
  3.4.1 问题的数学描述101
  3.4.2 三角形模糊数的模糊区间运算103
目  录Ⅸ 

  3.4.3 采用三角形L-R表示法的模糊数的模糊运算104
  3.4.4 算例105
 3.5 计及损耗的模糊经济调度问题139
  3.5.1 问题的数学描述139
  3.5.2 求解算法142
  3.5.3 仿真实例143
  3.5.4 总结156
 附录158
  附录A.1 158
  附录A.2 158
 参考文献159
第4章 经济调度问题与机组组合问题:建模与求解算法161
 4.1 引言161
 4.2 该问题的求解思路161
 4.3 制定试验解的产生规则162
 4.4 电力系统经济调度问题162
 4.5 目标函数162
  4.5.1 生产成本162
  4.5.2 机组起动成本163
 4.6 约束条件163
  4.6.1 系统约束164
  4.6.2 机组约束164
 4.7 试验解的产生规则165
 4.8 产生初始解168
 4.9 经济调度问题的求解算法168
  4.9.1 基于线性互补形式的经济调度问题169
  4.9.2 经济调度问题的Tableau规模170
 4.10 模拟退火算法用于求解UCP 171
  4.10.1 与文献中其他SAA的比较171
  4.10.2 数值算例172
 4.11 总结与结论186
 4.12 用禁忌搜索(TS)算法求解UCP 187
  4.12.1 禁忌表(TL)的约束187
  4.12.2 特赦水平的标准188
  4.12.3 终止准则188
  4.12.4 常规禁忌搜索算法188
  4.12.5 TS算法在UCP中的应用189
 Ⅹ 现代优化算法在电力系统中的应用

  4.12.6 UCP的禁忌表类型191
  4.12.7 UCP的禁忌表方法191
  4.12.8 不同禁忌表建立方法之间的比较192
  4.12.9 用于UCP的禁忌表的大小193
  4.12.10 STSA的数值结果193
 4.13 高级禁忌搜索(ATS)算法199
  4.13.1 中期记忆199
  4.13.2 长期记忆199
  4.13.3 策略波动机制199
  4.13.4 ATS算法用于求解UCP 200
  4.13.5 中期记忆的实现201
  4.13.6 长期记忆的实现201
  4.13.7 策略波动的实现201
  4.13.8 ATSA的数值结果201
 4.14 局部总结206
 4.15 遗传算法用于求解UCP 206
  4.15.1 解的编码207
  4.15.2 适应度函数207
  4.15.3 遗传算子208
  4.15.4 约束处理(修复机制) 208
  4.15.5 普通遗传算法208
  4.15.6 用遗传算法求解UCP 209
  4.15.7 问题编码209
  4.15.8 构建适应度函数211
  4.15.9 染色体的选择过程211
  4.15.10 交叉211
  4.15.11 变异212
  4.15.12 自适应GA算子213
  4.15.13 算例213
  4.15.14 总结与延伸218
 4.16 用于求解UCP的混合算法219
 4.17 模拟退火与禁忌搜索的混合(ST) 219
  4.17.1 ST算法中的禁忌搜索部分220
  4.17.2 ST算法中的模拟退火部分221
 4.18 ST算法的数值计算结果221
 4.19 遗传算法与禁忌搜索的混合225
  4.19.1 遗传禁忌(GT)算法的提出225
  4.19.2 GT算法中的遗传算法部分226
目  录Ⅺ 

  4.19.3 GT算法中的禁忌搜索部分227
 4.20 GT算法的数值计算结果228
 4.21 GA、SA与TS算法的混合(GST算法) 233
  4.21.1 GST算法的遗传算法部分的设计与实现233
  4.21.2 GST算法的禁忌搜索部分的设计与实现233
  4.21.3 GST算法的模拟退火部分的设计与实现233
 4.22 GST算法的数值计算结果235
 4.23 总结与延伸240
 4.24 各算法在UCP方面的比较241
  4.24.1 算例1的比较结果241
  4.24.2 算例2的比较结果242
  4.24.3 算例3的比较结果243
  4.24.4 小结245
 参考文献245
第5章 最优潮流251
 5.1 引言251
 5.2 电力潮流方程257
  5.2.1 负荷节点257
  5.2.2 电压控制节点257
  5.2.3 松弛节点258
 5.3 一般OPF问题的数学描述260
  5.3.1 目标函数260
  5.3.2 约束条件262
  5.3.3 OPF中的优化算法264
 5.4 优化算法用于单目标最优潮流266
  5.4.1 粒子群优化(PSO)算法用球解OPF问题266
  5.4.2 IEEE-30节点电力系统267
  5.4.3 有功损耗最小271
  5.4.4 最小发电燃料成本275
  5.4.5 最大化无功储备裕度279
  5.4.6 最小化无功功率损耗283
  5.4.7 最小化排放指数287
  5.4.8 最大化安全裕度291
 5.5 不同单目标函数的比较295
 5.6 多目标OPF算法296
 5.7 多目标分析的基本概念296
 5.8 多目标OPF算法298
 Ⅻ 现代优化算法在电力系统中的应用

  5.8.1 多目标OPF建模298
  5.8.2 求解多目标OPF问题的一般步骤298
 5.9 生成非支配解集300
  5.9.1 所用方法300
  5.9.2 加权法300
 5.10 层次聚类技术301
 5.11 本章小结306
 附录307
 参考文献310
第6章 水力发电系统的长期调度315
 6.1 引言315
 6.2 问题的数学模型316
 6.3 问题的求解:最小范数法317
  6.3.1 系统建模318
  6.3.2 公式化318
  6.3.3 最优解求取320
  6.3.4 实际应用算例322
  6.3.5 小结323
  6.3.6 非线性模型323
 6.4 模拟退火算法330
  6.4.1 试验解的产生(邻近解) 331
  6.4.2 SAA用于LTHSP的详细步骤332
  6.4.3 实际应用算例334
  6.4.4 小结335
 6.5 禁忌搜索算法336
  6.5.1 问题描述336
  6.5.2 禁忌搜索方法336
  6.5.3 TSA的具体步骤338
  6.5.4 停止判据339
  6.5.5 数值实例339
  6.5.6 总结与延伸341
 参考文献341
第7章 电能质量分析344
 7.1 引言344
 7.2 模拟退火算法的应用347
  7.2.1 模拟退火算法的接受测试347
目  录 

  7.2.2 步长向量的调整347
  7.2.3 冷却进度表348
 7.3 闪变电压的模拟348
  7.3.1 问题的数学描述348
  7.3.2 求解电压闪变算法测试349
  7.3.3 采样数的影响349
  7.3.4 采样频率的影响350
 7.4 谐波问题的数学描述350
 7.5 算法在求解谐波方面的测试351
  7.5.1 信号频率已知351
  7.5.2 信号频率未知353
 7.6 结论355
 7.7 稳态频率估计356
  7.7.1 恒频模型和问题的建模358
  7.7.2 计算机模拟数据358
  7.7.3 受谐波污染的信号359
  7.7.4 实际量测数据360
 7.8 结论361
  7.8.1 变频模型362
  7.8.2 仿真算例363
  7.8.3 呈指数衰减的频率365
 7.9 结论367
 参考文献367
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