基于改进自由搜索算法的电力经济负荷分配

夏 澍，张建华，邱 威，葛晓琳

（华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206）

基于改进自由搜索算法的电力经济负荷分配

夏 澍，张建华，邱 威，葛晓琳

（华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206）

0 引言

经济负荷分配（ELD）是电力系统运行控制中重要的优化问题，其优化目标是在一个电厂内或电力系统内合理分配各机组负荷，使得在满足负荷和运行约束的条件下发电成本最小[1]。由于火电机组众多，机组耗量特性与阀点效应复杂，导致ELD是一个高维、非线性、不可导、多约束问题，不易解决。经典的数学方法，如线性规划法、拉格朗日松弛法、动态规划法等方法在解决此类问题时存在严重的不足[2-4]。近年来，随着智能优化算法的飞速发展，为解决非线性问题提供了一条新的道路。很多学者将遗传（GA）、粒子群（PSO）、人工免疫（AIA）、微分进化（DE）等算法应用到ELD中并在一定的程度上取得了较好的结果[5-8]。

自由搜索（FS）是由Penev和Littlefair在2004年提出的一种高效率智能优化算法[9]。该算法借鉴动物个体存在不同的嗅觉、机动性等特征，提出了个体灵敏度和邻域搜索半径的概念，并利用动物释放信息素的机理，通过信息素和灵敏度的比较确定各自新的寻优位置，经过不断的搜索找到最优解。FS算法与GA、PSO、ACO等算法相比，在兼顾局部搜索和全局搜索，提高鲁棒性和自适应等方面都有了很大的提高[10]。但是基本FS算法对搜索半径、信息素、灵敏度依赖性较强，若参数设置不当会导致搜索效率低、陷入局部最优等问题。……