[发明专利]一种多区域静态经济调度解耦降维求解方法

说明书

本发明涉及经济调度的技术领域，更具体地，涉及一种多区域静态经济调度解耦降维求解方法。首先获取多区域静态经济调度机组的信息，并建立主优化目标函数；采用纵横交叉算法对多区域机组进行解耦，得到N个子种群与分布式子优化器；基于子种群建立子优化器与其余子种群建立子关联目标函数，计算得到各个子种群的子目标函数；各个子优化器的种群分别进行并行的横向交叉与纵向交叉；再通过邻域种群交叉机制计算邻域交叉新种群，通过变异机制加速分布式子优化器更新；而后；进行种群更新得到子全局最优粒子；满足更新迭代次数时，输出多区域静态经济调度求解优化的最优种群信息。本发明保护了各个区域的数据私密性并大大减少了计算机的通信负担。

技术领域

本发明涉及经济调度的技术领域，更具体地，涉及一种多区域静态经济调度解耦降维求解方法。

背景技术

传统的多区域静态经济调度求解模型主要有两个类别，一种是数学规划方法，另一种则是群智能优化算法。而数学规划方法主要解决的是线性凸性的优化问题，因此需要将非线性非凸性的经济调度模型进行线性化，而后才能采用数学规划方法进行求解。但是当经济调度问题的约束限制条件增加，求解问题的非线性难以被数学规划方法所线性化。

基于种群概念的群智能优化算法可以通过设定优化目标函数并建立变量种群，进而通过种群的交叉与更新，则能自然地处理复杂的非线性非图形的多区域静态经济调度问题。中国专利有公开了一种基于纵横交叉算法的电力系统经济调度优化方法，纵横交叉算法包括横向交叉算法和纵向交叉算法，然而这种算法都是基于集中式的计算机制，通过集中式计算机来统一收集多区域机组的信息，才能够进行优化问题求解。这种优化方式并不能保护各个区域的数据私密性，并且当面向大规模的多区域静态经济调度问题时，还会存在明显的通信负担以及陷入局部最优的困境。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种多区域静态经济调度解耦降维求解方法，保护了各个区域的数据私密性并大大减少了计算机的通信负担。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

提供一种多区域静态经济调度解耦降维求解方法，包括以下步骤：

S10：获取多区域静态经济调度机组信息并根据调度机组的类型建立主优化目标函数f_ij(P_ij)；

S20：采用纵横交叉算法对步骤S10中多区域静态经济调度机组进行解耦，根据区域数得到N个子种群与分布式子优化器；

S30：基于子种群建立子优化器与其余子种群建立子关联目标函数subF_coupling,i,r，再根据步骤S10中所述主优化目标函数f_ij(P_ij)计算各个子种群的主优化目标函数subF_main,i，进而计算得到各个子种群的子目标函数subF_obj,i；

S40：假设每个子种群中有PN个粒子，根据各个子种群的子目标函数得到并保存子种群全局最优适应度值subF_gbest,i，其对应的粒子j即为各个子优化器的全局最优粒子X_gbest,i：

subF_gbest,i＝min(subF_obj,i,1,subF_obj,i,2,…,subF_obj,i,j,…,subF_obj,i,PN) (1)

X_gbest,i＝X_i,j (2)

式中，i为第i个子种群，即第i个区域；j为子种群中第j个粒子；X为子种；