基于改进PSO算法的电力系统机组优化组合

• 作者: 乐良才 蒋秀洁
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机组组合 电力系统 离散粒子群优化算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 水电论坛
• 页码范围: 504-508
• 页数: 5页
• 分类号: TM711
• 字数: 4421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2005.06.007

摘要

机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题,因此求解非常困难.粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题,用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题,并对最小开停机时间及启停费用进行了处理,使得运算速度大大加快.方法的可行性在10台机组系统中检验.模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋秀洁	三峡大学电气信息学院	13	138	7.0	11.0
2	乐良才	三峡大学电气信息学院	1	18	1.0	1.0