改进人工蜂群算法及在风电场群调度中的应用

• 作者: 赵志 黄文杰
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工蜂群 遗传算法 混沌搜索 风电场群 调度优化
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 机械工程·控制科学与工程
• 页码范围: 3101-3104
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3373字
• 语种: 中文

摘要

针对遗传算法的“停滞时间长”以及粒子群算法容易陷入“局部极值”问题,引入一种EA和SWARM交叉算法即蜂群遗传算法(BSGA).在蜂群算法局域搜索部分,应用遍历性较强的混沌搜索算法进行局域优化,以最大限度地避免最优解被排除的问题.将改进后的算法(BSGA-CAO)应用于我国内蒙古中西部地区风电场群的调度优化问题,与BSGA算法、粒子群算法以及遗传算法相比较,运行时间分别缩短69,23和40 s,总发电量实验结果改进率分别为8.49％,5.29％和3.36％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄文杰	华北电力大学经济与管理学院	90	1201	17.0	29.0
2	赵志	华北电力大学经济与管理学院	1	12	1.0	1.0