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摘要:
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具备收敛快、算法简单、适用性强等优点,但是容易陷入局部最优,针对这一问题,提出了一种混合粒子群算法.该算法基于随机权重粒子群算法,引入了遗传算法中的小生境优化种群策略,在迭代过程中,较好地保留了种群粒子多样性,使算法能够跳出局部最优,得到全局最优解.针对微电网经济运行优化容易陷入局部最优,难以得到最低运行成本的问题,以孤立微电网系统运行经济成本最低为目标,结合微电网系统的运行约束条件,建立高原偏远单位孤立微电网经济运行数学模型.最后,将这种混合粒子群算法应用于模型求解,并与一种基于差分进化与粒子群算法改进的混合优化算法进行仿真对比,结果表明该混合粒子群算法具有更好的全局最优搜索能力和寻优速度.
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文献信息
篇名 基于混合粒子群算法的微电网经济运行研究
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 粒子群算法 随机权重 小生境种群优化策略 经济运行
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 自动化应用
研究方向 页码范围 144-148
页数 5页 分类号 TP15
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.12.144
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 刘俊 46 201 9.0 13.0
2 张国平 7 16 1.0 4.0
3 王维俊 7 38 1.0 6.0
4 毛龙波 5 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
随机权重
小生境种群优化策略
经济运行
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
总下载数(次)
37
总被引数(次)
30777
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