【正文】 描述在PSO算法中，粒子群在一個(gè)D維的空間中搜索，其中每個(gè)粒子所處的位置都表示問(wèn)題的一個(gè)潛在解。在迭代過(guò)程中，每一個(gè)粒子跟隨代表最優(yōu)解的個(gè)體在解空間中進(jìn)行搜索。在整個(gè)尋優(yōu)搜索過(guò)程中，所有粒子的適應(yīng)值（Fitness）取決于所選擇的優(yōu)化函數(shù)的值，并且每個(gè)粒子都具有以下幾類信息：粒子當(dāng)前所處位置；粒子當(dāng)前飛行速度；到目前為止粒子本身所發(fā)現(xiàn)的最優(yōu)位置（Pi），可視為粒子的自身飛行經(jīng)驗(yàn)，也就是粒子本身所找到的最優(yōu)解，這個(gè)解稱為個(gè)體極值；到目前為止整個(gè)種群中所有粒子發(fā)現(xiàn)的最優(yōu)位置Pg中的最優(yōu)值，這可視為粒子群的同伴共享飛行經(jīng)驗(yàn)，Pg稱為全局極值。通過(guò)對(duì)類似生物群體的行為的研究，發(fā)現(xiàn)生物群體中存在著一種社會(huì)信息共享機(jī)制，它為群體的進(jìn)化提供了一種優(yōu)勢(shì)，這也是PSO算法形成的基礎(chǔ)[10]。 基本粒子群優(yōu)化算法 粒子群算法的原理粒子群優(yōu)化算法是一種集群優(yōu)化算法，它是受鳥(niǎo)群群體運(yùn)動(dòng)行為方式啟發(fā)而提出的一種具有代表性的智能方法。智能PID控制已成為眾多過(guò)程控制的一種較理想的控制裝置。智能算法在線獲得誤差、誤差變化率、控制量和系統(tǒng)輸出量等信息，進(jìn)行處理后在線實(shí)時(shí)修正PID控制的三個(gè)參數(shù)，使系統(tǒng)達(dá)到較優(yōu)的控制性能。智能PID控制器吸收了智能控制與常規(guī)PID控制兩者的優(yōu)點(diǎn)。理論計(jì)算法是根據(jù)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)計(jì)算方法直接求得，由于數(shù)學(xué)模型與實(shí)際的系統(tǒng)存在差別，因此整定效果不是很理想；工程整定法有一些是基于對(duì)象的階躍響應(yīng)曲線，一些則是直接在閉環(huán)系統(tǒng)中進(jìn)行，此類方法較為實(shí)用，但它是基于經(jīng)驗(yàn)的近似方法。參數(shù)整定結(jié)果直接關(guān)系到系統(tǒng)的控制品質(zhì)，作為反映PID參數(shù)整定效果的性能指標(biāo)必須能綜合反映系統(tǒng)的控制質(zhì)量，而且便于分析計(jì)算。在控制系統(tǒng)中為了達(dá)到滿意的控制品質(zhì)，對(duì)參數(shù)的整定就顯的尤為重要。（3）微分環(huán)節(jié)的參數(shù)KD能反映偏差信號(hào)的變化趨勢(shì)（變化速率），并能在偏差信號(hào)變得太大之前，在系統(tǒng)中引入一個(gè)有效的早期修正信號(hào)，從而加快系統(tǒng)的動(dòng)作速度，減少調(diào)節(jié)時(shí)間。（2）積分環(huán)節(jié)的參數(shù)KI主要用于消除靜差，提高系統(tǒng)的無(wú)差度，以保證實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)定值的無(wú)靜差跟蹤。 PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖系統(tǒng)根據(jù)輸入設(shè)定值r(t)和實(shí)際輸出值y(t)的比較構(gòu)成控制器的偏差e(t)，可描述為： ()將偏差進(jìn)行計(jì)算產(chǎn)生的比例（Pproportional）、積分（Iintegral）、微分（Ddifferential），通過(guò)線性組合構(gòu)成控制量，對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制，故稱PID控制器，其控制規(guī)律為： ()在上式中，KP是比例系數(shù)，KI是積分常數(shù)，KD是微分常數(shù)[7]。特別是計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)進(jìn)入控制領(lǐng)域以來(lái)，用數(shù)字計(jì)算機(jī)取代模擬計(jì)算機(jī)調(diào)節(jié)器組成的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，不僅可以用軟件編碼實(shí)現(xiàn)PID控制算法，而且可以利用計(jì)算機(jī)的可編程邏輯功能，使PID控制算法更加靈活。 常規(guī)PID控制 PID控制基本原理PID控制系統(tǒng)之所以能被廣泛應(yīng)用和發(fā)展，根本原因在于這種控制系統(tǒng)滿足實(shí)際被控制系統(tǒng)的應(yīng)用需求，同時(shí)還具備應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的條件。3 基于改進(jìn)粒子群整定PID控制系數(shù)的算法實(shí)現(xiàn)由于比例積分微分控制（Proportional Integral Differential，簡(jiǎn)稱PID）原理簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，是歷史最久、應(yīng)用最廣、適應(yīng)性最強(qiáng)的控制器。因此在滿足式()的前提下，運(yùn)行狀態(tài)量指標(biāo)式()不會(huì)小于 ，因此一般情況下給定該約束即可。為保證控制后系統(tǒng)的系統(tǒng)安全狀態(tài)概率指標(biāo)達(dá)到指定的水平，給定以下約束： ()式中為指定的系統(tǒng)安全狀態(tài)概率。（2）目標(biāo)函數(shù) 考慮到控制的經(jīng)濟(jì)性，以調(diào)整量最小作為目標(biāo)函數(shù)： ()式中： 為節(jié)點(diǎn) i 的發(fā)電機(jī)有功出力改變量； 為節(jié)點(diǎn)j的切負(fù)荷量； 為所有發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)的集合；為所有負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的集合；和為權(quán)重系數(shù)，可分別取為發(fā)電機(jī)微增費(fèi)用和單位負(fù)荷損失費(fèi)用，一般情況下切負(fù)荷導(dǎo)致的損失遠(yuǎn)大于發(fā)電機(jī)調(diào)整的費(fèi)用，因此系數(shù)會(huì)遠(yuǎn)大于。因此本文的控制模型中不考慮無(wú)功和電壓約束條件。 。該方法能按狀態(tài)概率的大小順序排列出待分析的系統(tǒng)狀態(tài)，并使電量不足期望值指標(biāo)滿足給定的誤差要求。其中關(guān)鍵的兩個(gè)步驟是系統(tǒng)狀態(tài)篩選與狀態(tài)分析。指標(biāo)(1)~(2)作為監(jiān)測(cè)指標(biāo)，可用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和元件的可靠性水平，并可作為控制的約束條件，參與控制問(wèn)題的在線求解；而(3)作為驗(yàn)證指標(biāo)，用于衡量可靠性變化所帶來(lái)的收益或損失，不必參與控制問(wèn)題的在線求解。（3）電量不足期望值指標(biāo) ()式中：S代表時(shí)間 t 內(nèi)可能出現(xiàn)的所有狀態(tài)的集合；表示該狀態(tài)下由于功率不平衡、線路過(guò)載或母線電壓越限導(dǎo)致的切負(fù)荷量，MW； 表示時(shí)間 t內(nèi)的電量不足期望值，MW（2）系統(tǒng)狀態(tài)概率指標(biāo)定義系統(tǒng)的安全狀態(tài)為系統(tǒng)在該狀態(tài)下滿足所有安全約束，未出現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)量越限、負(fù)荷節(jié)點(diǎn)損失負(fù)荷等不正常的情況；定義緊急狀態(tài)為系統(tǒng)中存在狀態(tài)量處于越限狀態(tài)，但并未出現(xiàn)失負(fù)荷的情況；定義極端緊急狀態(tài)為系統(tǒng)中出現(xiàn)了失負(fù)荷的情況。雖然傳統(tǒng)可靠性指標(biāo)如電量不足期望值等隱含了對(duì)線路過(guò)負(fù)荷、母線電壓越限、系統(tǒng)功率不平衡等故障嚴(yán)重程度的度量，但并沒(méi)有直接定義此類型的指標(biāo)，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)薄弱環(huán)節(jié)的定位，進(jìn)而有針對(duì)性地實(shí)施控制。這些指標(biāo)在指導(dǎo)系統(tǒng)長(zhǎng)期或短期的電源規(guī)劃和輸電規(guī)劃等方面發(fā)揮了重要作用。系統(tǒng)在t時(shí)刻處于某一狀態(tài)k的瞬時(shí)概率為 ()式中：為j元件處于工作狀態(tài)的概率；為 k元件處于停運(yùn)狀態(tài)的概率；W和F分別表示在系統(tǒng)狀態(tài)S中工作元件和停運(yùn)元件的集合。經(jīng)歷時(shí)間t后元件處于工作狀態(tài)和停運(yùn)狀態(tài)的瞬時(shí)狀態(tài)概率分別為 p0(t)和 p1(t)。同時(shí)為反映運(yùn)行狀態(tài)對(duì)元件停運(yùn)率的影響，本文采用基于不正常運(yùn)行，元件本身故障等因素對(duì)發(fā)電機(jī)和線路停運(yùn)率建模[5]。為預(yù)測(cè)電力系統(tǒng)在未來(lái)[0,t]時(shí)段內(nèi)的短期可靠性水平，必須建立與時(shí)間相關(guān)的元件狀態(tài)概率模型。 短期運(yùn)行可靠性評(píng)估模型和指標(biāo)及算法一個(gè)完整的電力系統(tǒng)是由發(fā)電、輸電、配電和負(fù)荷等設(shè)備組成，因此其可靠性評(píng)估是建立在系統(tǒng)中各個(gè)元件可靠性指標(biāo)基礎(chǔ)之上的。 運(yùn)行可靠性在線控制策略的刷新周期可根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)的刷新周期而定。 運(yùn)行可靠性在線控制通過(guò) SCADA 系統(tǒng)收集到電力系統(tǒng)的大量實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)，經(jīng)狀態(tài)估計(jì)獲得電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等運(yùn)行工況，并由短期發(fā)電計(jì)劃和超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)得到下一時(shí)刻(未來(lái)數(shù)分鐘或數(shù)小時(shí)內(nèi))的發(fā)電機(jī)出力和負(fù)荷水平，然后將這些運(yùn)行信息作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)行可靠性控制策略計(jì)算。運(yùn)行可靠性評(píng)估的研究為定量評(píng)估系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和可靠性水平提供了新工具，這樣能考慮實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響，能利用無(wú)線應(yīng)用測(cè)量系統(tǒng)（WAMS）或 EMS提供的實(shí)時(shí)信息對(duì)運(yùn)行中的電力系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[4]。本文提出的運(yùn)行可靠性在線控制的目的是通過(guò)對(duì)可控量的調(diào)整規(guī)避電網(wǎng)運(yùn)行的風(fēng)險(xiǎn)，提高電網(wǎng)的運(yùn)行可靠性。2 運(yùn)行可靠性在線控制的模型及算法傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)可靠性模型都是建立在離線的情況下的，雖然在很大程度上能夠反映系統(tǒng)的可靠性水平，但是隨著系統(tǒng)的不斷擴(kuò)大，要求能夠有一種在線的實(shí)時(shí)控制方法，能夠更準(zhǔn)確及時(shí)的控制系統(tǒng)的可靠性。 在這樣的背景下，本文提出電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性在線控制的模型和算法，目的在于為調(diào)度人員提供在線的輔助控制策略，以規(guī)避電網(wǎng)在不確定性環(huán)境下的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，從而提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性。這些評(píng)估方法的共同特點(diǎn)是考慮了電網(wǎng)運(yùn)行的不確定性，并能對(duì)運(yùn)行中的電力系統(tǒng)給出概率性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，為調(diào)度員提供監(jiān)測(cè)電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的途徑。另一方面，概率評(píng)估的方法在電力系統(tǒng)運(yùn)行領(lǐng)域的應(yīng)用為規(guī)避系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)提供了必要的基礎(chǔ)。但由于它本質(zhì)上仍屬于基于確定性準(zhǔn)則的調(diào)度方式，因而難以處理電網(wǎng)運(yùn)行的不確定性因素，無(wú)法定量評(píng)估運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，并給出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的控制策略。實(shí)時(shí)安全約束調(diào)度能解決當(dāng)前系統(tǒng)出現(xiàn)的越限現(xiàn)象，預(yù)防性安全約束調(diào)度能消除某些潛在(即由預(yù)想事故引起)的不安全現(xiàn)象。由于許多大停電事故的誘因是電力系統(tǒng)運(yùn)行的不確定性，例如發(fā)電機(jī)、線路等電力系統(tǒng)元件的隨機(jī)故障、負(fù)荷的隨機(jī)變化、電力市場(chǎng)的隨機(jī)波動(dòng)等，因此研究如何通過(guò)控制來(lái)規(guī)避或降低系統(tǒng)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于預(yù)防大停電事故的發(fā)生具有重要意義[4]。2006年11 月4 日，歐洲多個(gè)國(guó)家發(fā)生了大面積停電事故，使歐洲 UCTE 互聯(lián)電網(wǎng)解裂為三個(gè)孤島。進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)正在不斷地完善可靠性管理體系的框架，逐漸和世界的先進(jìn)水平先適應(yīng)，逐漸實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)可靠性在線監(jiān)測(cè)和控制。我國(guó)自1981年頒布施行了《電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導(dǎo)則》[3]以來(lái)，先后成立了中國(guó)電機(jī)工程協(xié)會(huì)可靠性委員會(huì)和電力可靠性管理中心等機(jī)構(gòu)，對(duì)電力系統(tǒng)可靠性進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。EPRI給出的電力系統(tǒng)將來(lái)規(guī)劃結(jié)構(gòu)圖（Architecture of Future Planning）中，概率隨機(jī)潮流、發(fā)電和輸電故障統(tǒng)計(jì)等功能已實(shí)現(xiàn)，而長(zhǎng)期電力市場(chǎng)模擬、概率可靠性分析（PRA）等是將來(lái)計(jì)劃要實(shí)現(xiàn)的內(nèi)容；將來(lái)運(yùn)行結(jié)構(gòu)圖（Architecture of Future Operation）中狀態(tài)估計(jì)、約束最優(yōu)調(diào)度等已實(shí)現(xiàn)，而市場(chǎng)模擬、概率可靠性