現代優化算法在電力系統中的應用（簡體書）

本書包含電力系統中的多種優化問題，其中包括電力系統經濟運行(短期調度、長期調度)，機組組合，電力系統優潮流以及電能質量智能測量等問題。在算法上，介紹了泛函分析、模糊系統、模擬退火、禁忌搜索、遺傳算法、粒子群算法等多種優化方法。對各種電力優化問題，通常會給出兩種以上的優化技術解決方案。針對不同的優化技術解決方案，均詳實地給出了問題的數學模型、優化技術或算法的針對性運用以及具體的求解流程，同時還給出了優化結果。通過閱讀本書，可以使初學者在短時間內瞭解多種電力問題的數學模型、優化求解思路和具體的實現技法；通過多種優化技術的對比，可以幫助有基礎的讀者實現電力優化技術的提升以及應用領域的引領。

目 錄
譯者序
原書前言
致謝
第１章　概述１
　１.１　引言１
　１.２　優化技術２
１.２.１　傳統優化技術（經典算法） ３
１.２.２　進化技術６
　１.３　本書概要１７
　參考文獻１９
第２章　數學優化方法２０
　２.１　引言２０
　２.２　二次型２０
　２.３　一些靜態優化方法２２
２.３.１　無約束優化２３
２.３.２　帶約束優化問題２６
　２.４　龐特裡亞金最大值定理３０
　２.５　泛函解析優化技術３４
２.５.１　範數３４
２.５.２　內積（點積） ３５
２.５.３　函數的轉換３６
２.５.４　最小范數定理３８
　２.６　模擬退火算法３９
２.６.１　模擬退火的物理概念４０
２.６.２　組合優化問題４０
２.６.３　一般的模擬退火算法４１
２.６.４　冷卻進度表４１
２.６.５　多項式時間冷卻進度表４１
２.６.６　Ｋｉｒｋ冷卻進度表４３
　２.７　禁忌搜索算法４４

２.７.１　禁忌表約束４４
２.７.２　特赦準則４５
２.７.３　終止準則４５
２.７.４　常規禁忌搜索算法４６
　２.８　遺傳算法４７
２.８.１　編碼４８
２.８.２　適應度函數４８
２.８.３　遺傳算子４９
２.８.４　約束條件的處理（修復機制） ４９
２.８.５　普通遺傳算法４９
　２.９　模糊系統５０
２.９.１　基本術語和定義５４
２.９.２　模糊集支集５４
２.９.３　正規性５５
２.９.４　凹凸性５５
２.９.５　模糊集合的基本運算５６
　２.１０　粒子群優化（ＰＳＯ）算法５９
　２.１１　ＰＳＯ算法的基本原理６１
２.１１.１　一般ＰＳＯ算法６２
　參考文獻６４
第３章　電力系統經濟運行６５
　３.１　引言６５
　３.２　水－火－核聯合供電電力系統６６
３.２.１　數學建模６６
３.２.２　優化步驟６８
３.２.３　基於最小范數定理的最優解獲取７１
３.２.４　一種可行的多層算法７３
３.２.５　結論與總結７５
　３.３　全火力發電系統７５
３.３.１　常規全火力發電系統的問題描述７５
３.３.２　模糊全火力發電系統問題的數學模型７６
３.３.３　求解算法８３
３.３.４　算例８３
３.３.５　總結９８
　３.４　考慮模糊負荷和模糊成本函數參數的全火力發電系統１０１
３.４.１　問題的數學描述１０１
３.４.２　三角形模糊數的模糊區間運算１０３
目 錄Ⅸ

３.４.３　採用三角形Ｌ－Ｒ表示法的模糊數的模糊運算１０４
３.４.４　算例１０５
　３.５　計及損耗的模糊經濟調度問題１３９
３.５.１　問題的數學描述１３９
３.５.２　求解算法１４２
３.５.３　仿真實例１４３
３.５.４　總結１５６
　附錄１５８
附錄Ａ.１ １５８
附錄Ａ.２ １５８
　參考文獻１５９
第４章　經濟調度問題與機組組合問題：建模與求解算法１６１
　４.１　引言１６１
　４.２　該問題的求解思路１６１
　４.３　制定試驗解的產生規則１６２
　４.４　電力系統經濟調度問題１６２
　４.５　目標函數１６２
４.５.１　生產成本１６２
４.５.２　機組起動成本１６３
　４.６　約束條件１６３
４.６.１　系統約束１６４
４.６.２　機組約束１６４
　４.７　試驗解的產生規則１６５
　４.８　產生初始解１６８
　４.９　經濟調度問題的求解算法１６８
４.９.１　基於線性互補形式的經濟調度問題１６９
４.９.２　經濟調度問題的Ｔａｂｌｅａｕ規模１７０
　４.１０　模擬退火算法用於求解ＵＣＰ １７１
４.１０.１　與文獻中其他ＳＡＡ的比較１７１
４.１０.２　數值算例１７２
　４.１１　總結與結論１８６
　４.１２　用禁忌搜索（ＴＳ）算法求解ＵＣＰ １８７
４.１２.１　禁忌表（ＴＬ）的約束１８７
４.１２.２　特赦水平的標準１８８
４.１２.３　終止準則１８８
４.１２.４　常規禁忌搜索算法１８８
４.１２.５　ＴＳ算法在ＵＣＰ中的應用１８９
　Ⅹ 現代優化算法在電力系統中的應用

４.１２.６　ＵＣＰ的禁忌表類型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間的比較１９２
４.１２.９　用於ＵＣＰ的禁忌表的大小１９３
４.１２.１０　ＳＴＳＡ的數值結果１９３
　４.１３　高級禁忌搜索（ＡＴＳ）算法１９９
４.１３.１　中期記憶１９９
４.１３.２　長期記憶１９９
４.１３.３　策略波動機制１９９
４.１３.４　ＡＴＳ算法用於求解ＵＣＰ ２００
４.１３.５　中期記憶的實現２０１
４.１３.６　長期記憶的實現２０１
４.１３.７　策略波動的實現２０１
４.１３.８　ＡＴＳＡ的數值結果２０１
　４.１４　局部總結２０６
　４.１５　遺傳算法用於求解ＵＣＰ ２０６
４.１５.１　解的編碼２０７
４.１５.２　適應度函數２０７
４.１５.３　遺傳算子２０８
４.１５.４　約束處理（修復機制） ２０８
４.１５.５　普通遺傳算法２０８
４.１５.６　用遺傳算法求解ＵＣＰ ２０９
４.１５.７　問題編碼２０９
４.１５.８　構建適應度函數２１１
４.１５.９　染色體的選擇過程２１１
４.１５.１０　交叉２１１
４.１５.１１　變異２１２
４.１５.１２　自適應ＧＡ算子２１３
４.１５.１３　算例２１３
４.１５.１４　總結與延伸２１８
　４.１６　用於求解ＵＣＰ的混合算法２１９
　４.１７　模擬退火與禁忌搜索的混合（ＳＴ） ２１９
４.１７.１　ＳＴ算法中的禁忌搜索部分２２０
４.１７.２　ＳＴ算法中的模擬退火部分２２１
　４.１８　ＳＴ算法的數值計算結果２２１
　４.１９　遺傳算法與禁忌搜索的混合２２５
４.１９.１　遺傳禁忌（ＧＴ）算法的提出２２５
４.１９.２　ＧＴ算法中的遺傳算法部分２２６
目 錄Ⅺ

４.１９.３　ＧＴ算法中的禁忌搜索部分２２７
　４.２０　ＧＴ算法的數值計算結果２２８
　４.２１　ＧＡ、ＳＡ與ＴＳ算法的混合（ＧＳＴ算法） ２３３
４.２１.１　ＧＳＴ算法的遺傳算法部分的設計與實現２３３
４.２１.２　ＧＳＴ算法的禁忌搜索部分的設計與實現２３３
４.２１.３　ＧＳＴ算法的模擬退火部分的設計與實現２３３
　４.２２　ＧＳＴ算法的數值計算結果２３５
　４.２３　總結與延伸２４０
　４.２４　各算法在ＵＣＰ方面的比較２４１
４.２４.１　算例１的比較結果２４１
４.２４.２　算例２的比較結果２４２
４.２４.３　算例３的比較結果２４３
４.２４.４　小結２４５
　參考文獻２４５
第５章　最優潮流２５１
　５.１　引言２５１
　５.２　電力潮流方程２５７
５.２.１　負荷節點２５７
５.２.２　電壓控制節點２５７
５.２.３　鬆弛節點２５８
　５.３　一般ＯＰＦ問題的數學描述２６０
５.３.１　目標函數２６０
５.３.２　約束條件２６２
５.３.３　ＯＰＦ中的優化算法２６４
　５.４　優化算法用於單目標最優潮流２６６
５.４.１　粒子群優化（ＰＳＯ）算法用球解ＯＰＦ問題２６６
５.４.２　ＩＥＥＥ－３０節點電力系統２６７
５.４.３　有功損耗最小２７１
５.４.４　最小發電燃料成本２７５
５.４.５　最大化無功儲備裕度２７９
５.４.６　最小化無功功率損耗２８３
５.４.７　最小化排放指數２８７
５.４.８　最大化安全裕度２９１
　５.５　不同單目標函數的比較２９５
　５.６　多目標ＯＰＦ算法２９６
　５.７　多目標分析的基本概念２９６
　５.８　多目標ＯＰＦ算法２９８
　Ⅻ 現代優化算法在電力系統中的應用

５.８.１　多目標ＯＰＦ建模２９８
５.８.２　求解多目標ＯＰＦ問題的一般步驟２９８
　５.９　生成非支配解集３００
５.９.１　所用方法３００
５.９.２　加權法３００
　５.１０　層次聚類技術３０１
　５.１１　本章小結３０６
　附錄３０７
　參考文獻３１０
第６章　水力發電系統的長期調度３１５
　６.１　引言３１５
　６.２　問題的數學模型３１６
　６.３　問題的求解：最小範數法３１７
６.３.１　系統建模３１８
６.３.２　公式化３１８
６.３.３　最優解求取３２０
６.３.４　實際應用算例３２２
６.３.５　小結３２３
６.３.６　非線性模型３２３
　６.４　模擬退火算法３３０
６.４.１　試驗解的產生（鄰近解） ３３１
６.４.２　ＳＡＡ用於ＬＴＨＳＰ的詳細步驟３３２
６.４.３　實際應用算例３３４
６.４.４　小結３３５
　６.５　禁忌搜索算法３３６
６.５.１　問題描述３３６
６.５.２　禁忌搜索方法３３６
６.５.３　ＴＳＡ的具體步驟３３８
６.５.４　停止判據３３９
６.５.５　數值實例３３９
６.５.６　總結與延伸３４１
　參考文獻３４１
第７章　電能質量分析３４４
　７.１　引言３４４
　７.２　模擬退火算法的應用３４７
７.２.１　模擬退火算法的接受測試３４７
目 錄

７.２.２　步長向量的調整３４７
７.２.３　冷卻進度表３４８
　７.３　閃變電壓的模擬３４８
７.３.１　問題的數學描述３４８
７.３.２　求解電壓閃變算法測試３４９
７.３.３　採樣數的影響３４９
７.３.４　採樣頻率的影響３５０
　７.４　諧波問題的數學描述３５０
　７.５　算法在求解諧波方面的測試３５１
７.５.１　信號頻率已知３５１
７.５.２　信號頻率未知３５３
　７.６　結論３５５
　７.７　穩態頻率估計３５６
７.７.１　恒頻模型和問題的建模３５８
７.７.２　計算機模擬數據３５８
７.７.３　受諧波污染的信號３５９
７.７.４　實際量測數據３６０
　７.８　結論３６１
７.８.１　變頻模型３６２
７.８.２　仿真算例３６３
７.８.３　呈指數衰減的頻率３６５
　７.９　結論３６７
　參考文獻３６７