在电力系统调度中，实施不同类型的智能优化调度方法，克服系统运行的诸多障碍，顺势打开全新的能源格局，构建更加灵活、富有弹性和可持续性的电力系统，具有重要意义。
1、遗传算法（GA）
遗传算法（GA）是一类受自然选择和遗传学原理启发的进化算法。在电力系统调度的背景下，遗传算法通过选择、交叉和变异算子迭代演化潜在解决方案的群体，以收敛到最优或接近最优的解决方案。遗传算法在电力系统调度中的主要特点，包括：（1）编码解决方案：在遗传算法中，电力系统调度问题通常被编码为染色体，其中每个染色体代表一个潜在的解决方案。（2）适应度评估：每个染色体的适应度是根据成本最小化、系统可靠性或环境影响等目标函数确定的。（3）选择算子：采用轮盘赌选择或锦标赛选择等各种选择技术，根据个体的适应度来选择个体进行繁殖[1]。（4）交叉和变异：这些算子促进亲代染色体之间的信息交换，并将多样性引入种群以避免过早收敛。GA的应用优势在于：其一，经济调度：GA通常用于通过优化发电计划来满足负荷需求，同时最小化运营成本来解决经济调度问题。其二，机组组合：GA可以通过确定调度范围内发电机组的开关状态和输出水平来解决机组组合问题，以满足负荷要求和运行约束。其三，故障恢复和备用规划：当电力系统中出现故障或突发事件时，GA可以用于制定故障恢复策略和备用发电机的规划，以最小化系统的停电时间和经济损失。
2、粒子群优化（PSO）
粒子群优化（PSO）是一种基于种群的随机优化技术，其灵感来自鸟群或鱼群的社会行为。在PSO中，候选解决方案被表示为在多维搜索空间中移动的粒子，其中每个粒子根据自己的经验和群体的集体行为调整其位置。PSO在电力系统调度中的主要特点，包括：（1）群体初始化：PSO从在搜索空间中随机分布的初始粒子群开始。（2）速度更新：每个粒子根据其先前的速度、个人最佳位置和群体找到的全局最佳位置来调整其速度。（3）位置更新：根据更新的速度，粒子向搜索空间的有希望的区域移动，旨在收敛到最优解。（4）收敛标准：PSO通常在满足预定义的停止标准时终止，例如达到最大迭代次数或达到令人满意的解质量。PSO的应用优势在于：其一，调整输电网路：PSO可用于调整输电网路，以减少线损、提高输电效率，并满足电力系统的稳定性要求。其二，电压/无功控制：PSO可以优化电压调节器和无功电源的设置，以将电压水平维持在可接受的范围内并提高系统稳定性。其三，可再生能源并网：PSO用于对风能和太阳能等可再生能源进行优化调度，以最大限度地提高其利用率，同时最大限度地减少电网整合问题。
3、蚁群优化（ACO）
蚁群优化（ACO）是一种元启发式算法，其灵感来自于蚂蚁的觅食行为，特别是它们寻找巢穴和食物源之间最短路径的能力。在ACO中，人工蚂蚁通过在候选解决方案上迭代沉积信息素轨迹并将其搜索偏向信息素浓度较高的区域来构建解决方案[2]。蚁群优化在电力系统调度中的主要特点，包括：（1）解决方案构建：蚂蚁根据信息素水平和启发式信息，通过概率选择组件（例如发电机组、传输线）来构建解决方案。（2）信息素更新：每次迭代后，信息素轨迹都会根据人工蚂蚁构建的解决方案的质量进行更新。（3）利用与探索：ACO平衡了对有前途解决方案的利用与对搜索空间中未探索区域的探索，以防止过早收敛。ACO的应用优势在于：其一，最佳潮流：ACO用于通过确定控制变量（例如发电机输出、变压器抽头设置和并联电容器/电抗器尺寸）的最佳设置来解决最佳潮流问题。其二，网络重新配置：ACO通过识别最佳开关配置来优化配电网络的重新配置，以最大限度地减少功率损耗并改善电压状况。其三，分布式发电调度：ACO优化微电网、可再生能源系统和储能设备等分布式能源（DER）的调度。ACO协调分布式能源的运行，以最大限度地提高可再生能源整合、最大限度地减少电网依赖并增强系统弹性。
4、机器学习（ML）方法
机器学习（ML）方法包含多种技术，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需显式编程。在电力系统调度的背景下，机器学习技术用于对输入变量（例如负载需求、发电容量、天气条件）和系统结果（例如发电计划、网络性能）之间的复杂关系进行建模。机器学习方法在电力系统调度中的主要特点，包括：（1）数据驱动建模：机器学习算法从历史数据中学习模式和相关性，为电力系统运行和规划的各个方面开发预测模型。（2）监督学习与无监督学习：回归和分类等监督学习技术用于负载预测和故障检测等任务，而聚类等无监督学习方法则应用于数据探索和模式识别。（3）模型训练和评估：ML模型使用标记数据集进行训练，并根据准确度、精确度和召回率等指标进行评估，以评估其预测性能。ML的应用优势在于：其一，负荷预测：机器学习模型经过训练，可以根据历史负荷数据、天气预报和其他相关因素来预测未来的负荷需求，以协助短期和长期的调度决策[3]。其二，故障检测和诊断：机器学习算法分析实时传感器数据，以检测和分类电力系统组件中的故障，从而实现快速响应和预防性维护。其三，能源管理系统：基于机器学习的能源管理系统优化分布式能源、存储系统和需求侧资产的运行，以提高电网的可靠性和效率。
结束语
总而言之，以遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、机器学习（ML）方法为代表的智能优化调度方法，可以在电力系统调度中得到广泛的应用，进一步完善能源基础设施，帮助系统运营商做出更多的科学决策，因此走向可持续的能源未来。
参考文献：
[1]裴宇豪，贝斌斌.基于种子优化算法的电力系统物资智能调度方法[J].电工技术，2023，(02)：29-31.
[2]宋德琦，关新宇，靳君，等.基于智能技术的电力负荷预测与调度方法分析[J].集成电路应用，2023，41(02)：222-223.
[3]常俊婷.电力输配电网络的智能化运行与优化调度方法[J].智慧中国，2023，(01)：92-93.
