目 录
1.1论文的研究背景及意义 2
1.2电力系统优化运行的内容 4
1.3电力系统优化运行的发展历史 5
1.4电力系统优化运行研究现状 6
1.4. 1发电计划优化研究现状 7
1.4.2无功优化研究现状 8
1.4.3检修计划研究现状 10
1.5本文的主要工作 12
第二章 现代智能优化算法 14
2.1遗传算法 14
2.1.1遗传算法的定义及其特点 14
2.1.2 遗传算法模型 15
2.2免疫算法 17
2.2.1自然免疫系统特性 17
2.2.2免疫算法I型 18
2.2.3免疫算法II型 18
2.3粒子群优化算法 19
2.3.1粒子群优化算法的发展及其应用 19
2.3.2粒子群优化算法基本原理 19
2.3.3算法参数优化性能影响的定性分析和解释 20
2.4小结 20
第三章 发电交易计划优化数学模型及其优化算法 22
3.1远期发电交易计划优化的模型和算法 22
3.1.2年电量分解计划优化模型和算法 23
3.2日前交易计划优化的模型和算法 23
3.2.1日前交易计划优化数学模型 24
3.2.2算法的总体描述 24
3.2.3 适用于机组优化组合的免疫算法 24
3.2.4适用于经济功率分配的排队算法 26
3.2.5算例验证与分析 26
3.3小结 26
第四章 无功优化数学模型及其优化算法 28
4.1日无功计划优化的混合算法 28
4.1.1算法的总体描述 28
4.1.2适用千日无功计划优化的改进免疫算法 28
4.1.3适用于日无功计划优化的局部邻域搜索算法 30
4.2算例验证与分析 30
4.3小结 30
5.1电力市场中长期发输电协调检修计划优化数学模型 32
5.1.1发电机组检修计划优化数学模型 32
5.1.2 输电设备检修计划优化数学模型 32
5.1.3 设备检修协调约束 32
5.1.4发输电一体化协调检修计划优化数学模型 33
5.2电力市场中长期发输电协调检修计划优化算法 33
5.2.1遗传粒子群算法(GPSO) 33
5.2.2计算可用输电容量的线性分布因子法 35
5.2.3 适用于发输电协调检修计划优化的混合算法 35
5.3算例验证与分析 36
5.4小结 36
第六章 结论 38
参 考 文 献 40
内 容 摘 要
制定优化的电力系统调度方式是电力部门日常工作中的重要组成部分，它涵盖了电力系统安全和经济运行过程中的基本措施和手段，因此，这项工作是电力系统开展经济运行的核心内容，不仅影响电力系统本身的安全性和经济性，还将影响到电能的充分供给和能源的可持续发展，关系重大。随着电力系统规模的日益扩大，以及电力市场的商业化运营等，传统调度方式已经逐渐不能适应新形势、新情况的要求。因此，对电力系统优化运行模型与方法进行研究具有很高的学术价值和深远的实际意义。然而，由于目前电力系统的优化运行涉及电力系统技术问题和电力市场经济问题，具有复杂、大规模的特点，电力系统优化运行模型与方法至今仍是一个尚未得到很好解决的热点问题。
