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摘要:
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化.该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用.在大量参阅国内外相关文献的基础上,简要介绍了PSO算法的工作原理,较为全面地详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,如电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面,并对今后可能的应用指出了研究方向.
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文献信息
篇名 粒子群优化算法在电力系统中的应用综述
来源期刊 继电器 学科 工学
关键词 粒子群优化 群体智能 状态估计 参数辨识
年,卷(期) 2007,(23) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 77-84
页数 8页 分类号 TM732
字数 7728字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2007.23.020
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 李先允 南京工程学院电力工程学院 62 548 11.0 21.0
2 陈建华 南京工程学院电力工程学院 21 122 5.0 11.0
3 廖德利 南京工程学院电力工程学院 15 80 4.0 8.0
4 邓东华 南京工程学院电力工程学院 12 64 3.0 8.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (139)
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粒子群优化
群体智能
状态估计
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期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
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11393
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13
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