基于CNBPSO算法的需求侧资源计划

• 作者: 于金杨 张尧 黄平
• 来源期刊: 华南理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 粒子群优化 混沌 小生境技术 可中断负荷
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 130-133,152
• 分类号: TM73
• 字数: 3324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.10.024

摘要

为克服二进制粒子群优化(BPSO)算法易于陷入局部极值的不足,在粒子群算法(PSO)的速度更新公式中引入混沌参数与小生境机制,在此基础上提出了一种新的二进制粒子群(混沌小生境二进制粒子群优化,CNBPSO)算法.将新算法应用于两种不同复杂度的负荷削减需求计划问题的求解,均获得了比BPSO更好的中断方案,证实了算法的有效性,新算法具有简单、快速、均衡收敛等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张尧	华南理工大学电力学院	229	5315	35.0	61.0
2	黄平	华南理工大学理学院	189	1407	18.0	27.0
6	于金杨	华南理工大学理学院	3	17	2.0	3.0