基于粒子群算法的电力负荷调度决策方法

摘要

新能源并网条件下，电力负荷调度效率低下，为此，基于粒子群算法设计电力负荷调度决策方法。结合粒子群算法建立电力负荷预测模型，在惯性权重因子的基础上补全所有缺失数据，结合不同的单元模型，设定激活函数，获取电力负荷的预测值，综合用电负荷和电力系统运行成本，制定电力负荷的决策变量，设置目标函数与约束条件，得到电力负荷调度决策结果。实验结果表明，该方法结合实际的电力负荷对火力发电以及蓄电池进行优化调度，运行成本由原本的13 618元降低至10 615元，可见该调度决策方法有效降低电力系统运行成本。

关键词

粒子群算法 / 电力负荷 / 调度 / 智能电网 / 预测