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摘要:
提出一种新的离散粒子群算法。结合改进的自学习策略优化粒子群算法适用于求解电力系统中的机组组合(unit commitment,UC)问题。算法将UC问题分解为具有整型变量和连续变量的2个优化子问题,采用离散粒子群优化和原对偶内点法相结合的双层嵌套方法对外层机组启、停状态变量和内层机组功率经济分配子问题进行交替迭代优化求解。在处理约束问题时采用修正法代替传统的罚因子法,提高了解的质量。以10×2台机组组成的2个测试系统为算例,通过与其他算法结果进行比较分析,证明了该方法的可行性和有效性。仿真结果表明,该方法解决UC问题具有求解精度高和收敛速度快的优势。
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文献信息
篇名 基于改进离散粒子群算法的电力系统机组组合问题
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 粒子群优化 离散 自学习策略 机组组合 修正法
年,卷(期) 2011,(12) 所属期刊栏目 电力系统
研究方向 页码范围 94-99
页数 分类号 TM72
字数 4550字 语种 中文
DOI
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 郭瑞鹏 浙江大学电气工程学院 60 1330 21.0 35.0
2 陈海良 浙江大学电气工程学院 3 50 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
离散
自学习策略
机组组合
修正法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
346228
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