基于粒子群算法的梯级水火电力优化调度研究（Python代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 水电站

?2.2 火电站

2.3?梯级水火电力优化调度

🎉3?参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文档讲解

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💥1 概述

梯级水火电力优化调度是指在梯级水电站和火电站之间进行电力优化调度，以实现电力系统的经济运行和电力供应的平稳性。粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，可以用于解决复杂的优化问题。本文基于粒子群算法，研究梯级水火电力优化调度问题。

首先，本文建立了梯级水火电力优化调度的数学模型，考虑了水电站的水能储备、水流调度和发电成本，以及火电站的燃料成本和发电成本。然后，利用粒子群算法对该优化问题进行求解，通过优化调度方案，使得电力系统的总成本最小化，同时满足电力供应的需求和水资源的合理利用。

接着，本文利用实际的电力系统数据进行仿真实验，验证了粒子群算法在梯级水火电力优化调度中的有效性和优越性。实验结果表明，粒子群算法能够找到较优的调度方案，使得电力系统的总成本较低，并且能够有效地调度水电站和火电站之间的电力输出，保证电力供应的稳定性和经济性。

最后，本文对粒子群算法在梯级水火电力优化调度中的应用进行了总结和展望，指出了未来研究的方向和重点。希望本文的研究成果能够为梯级水火电力优化调度问题的解决提供一定的参考和借鉴。详细文档讲解见第4部分。

📚2 运行结果

2.1 水电站

?2.2 火电站

2.3?梯级水火电力优化调度

?

?部分代码：

#==============打印结果，结果绘图==============
print('最优解对应的成本：',firegbestfitness)
fig=plt.figure(figsize=(10,10))#指定画布大小
fig.suptitle('水火电优化调度', fontsize=18)

#=====================子图1==========================
plt.subplot(2,4,1)

plt.plot(Pload,color='r',marker='d',linestyle='--',linewidth=2,alpha=0.8,label='负荷')
plt.plot(PH1,color='g',marker='o',linestyle='-.',linewidth=2,alpha=0.8,label='水电站1出力')
plt.plot(PH2,color='b',marker='+',linestyle='-.',linewidth=2,alpha=0.8,label='水电站2出力')
plt.plot(firegbestX[:,0],color='olivedrab',marker='x',linestyle='--',linewidth=2,alpha=0.8,label='火电场1出力')
plt.plot(firegbestX[:,1],color='black',marker='*',linestyle='--',linewidth=2,alpha=0.8,label='火电场2出力')
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.ylabel('P/MW',fontsize=20)
plt.xticks(np.arange(len(Pload)+1))
plt.legend()
plt.title('出力图',fontsize=20)

#=================子图2===============================

plt.subplot(2,4,2)
index2 = np.arange(len(Pload)+1)
plt.bar(index2,water1,width=0.5)
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.ylabel('库容/1e6 m3',fontsize=20)
plt.title('水库1实时库容图',fontsize=20)


#=============子图3============================
plt.subplot(2,4,3)
index3 = np.arange(len(Pload)+1)
plt.bar(index3,water2,width=0.5)
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.ylabel('库容/1e6 m3',fontsize=20)
plt.title('水库2实时库容图',fontsize=20)


#============子图4=====================
plt.subplot(2,4,4)
index4 = np.arange(len(Pload))+1
plt.bar(index4,[r1 for i in np.arange(len(Pload))],width=0.5)
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.xticks(np.arange(len(Pload))+1)
plt.ylabel('天然来水量/1e6 m3/h',fontsize=20)
plt.title('水库1天然来水量图',fontsize=20)


#===============子图5==================
plt.subplot(2,4,5)
index5 = np.arange(len(Pload))+1
plt.bar(index5,[r2 for i in np.arange(len(Pload))],width=0.5)
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.xticks(np.arange(len(Pload))+1)
plt.ylabel('天然来水量/1e6 m3/h',fontsize=20)
plt.title('水库2天然来水量图',fontsize=20)

#============子图6==========================
plt.subplot(2,4,6)
index6 = np.arange(len(Pload))+1
plt.bar(index6,watergbestX[:,4],width=0.5)
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.xticks(np.arange(len(Pload))+1)
plt.ylabel('弃水量/1e6 m3',fontsize=20)
plt.title('水库1弃水量图',fontsize=20)

#=========子图7=================
plt.subplot(2,4,7)
index7 = np.arange(len(Pload))+1
plt.bar(index7,watergbestX[:,5],width=0.5)
plt.xlabel('t/h',fontsize=20)
plt.xticks(np.arange(len(Pload))+1)
plt.ylabel('弃水量/1e6 m3',fontsize=20)
plt.title('水库2弃水量图',fontsize=20)

plt.tight_layout()
plt.show()

🎉3?参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]韩军锋,程春萌,燕妮.基于APSO算法的水火电力系统模糊多目标优化调度[J].华北电力大学学报：自然科学版, 2012, 39(4):7.DOI:10.3969/j.issn.1007-2691.2012.04.013.

[2]冯雁敏.基于粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究[D].华中科技大学,2008.DOI:10.7666/d.d064101.

🌈4 Python代码、数据、文档讲解