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摘要:
介绍了一种基于集群智能的优化算法--微粒群算法,该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点.结合水电站厂内经济运行问题实际,提出通过确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现机组间的负荷优化分配;针对算法易于局部收敛的缺点,引入了遗传算法的交叉算子来保持种群的多样性,并采用自适应惯性权重改善算法的解空间搜索能力.最后通过实际算例验证了算法的有效性,从而为水电站厂内经济运行问题提供了一种新的求解途径.
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文献信息
篇名 微粒群算法在水电站厂内经济运行中的应用研究
来源期刊 水利水电技术 学科 工学
关键词 水电站 厂内经济运行 微粒群算法(PSO) 负荷优化分配
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 水力发电
研究方向 页码范围 88-91
页数 4页 分类号 TV737
字数 3811字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0860.2006.01.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李崇浩 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 13 304 7.0 13.0
2 李文武 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 9 206 6.0 9.0
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厂内经济运行
微粒群算法(PSO)
负荷优化分配
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研究来源
研究分支
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期刊影响力
水利水电技术
月刊
1000-0860
11-1757/TV
大16开
北京市海淀区玉渊潭南路3号
2-426
1959
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