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摘要:
为保证含风电电力系统的安全稳定与经济运行,构建了以最小化系统运行成本为目标的旋转备用容量优化调度模型.为提升模型的求解运算速度,提出一种改进的模拟植物生长算法对模型进行优化求解.针对算法在对模型求解时优化效率低、易陷入局部最优等不足做出改进,将反向学习思想引入植物生长算法,对生长点进行反向变异以扩展算法的搜索空间;通过智能变步长搜索和精英集的变异机制,保证快速寻优的同时提高求解精度.通过标准测试函数验证了改进后的算法计算速度更快,寻优能力更强.最后,在IEEE 30节点系统上进行实例验证,实验结果表明,所提出的模型能够有效地解决含风电场的旋转备用容量优化调度问题.
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文献信息
篇名 含风电场的旋转备用容量优化调度研究
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 含风电电力系统 旋转备用 模拟植物生长算法 反向学习 智能变步长
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 人工智能与数据挖掘
研究方向 页码范围 2270-2277
页数 8页 分类号 TM73
字数 6053字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.12.024
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 雷兆明 河北工业大学人工智能与数据科学学院 31 214 7.0 13.0
3 孙鹤旭 河北工业大学人工智能与数据科学学院 143 1159 19.0 26.0
5 张维 河北工业大学人工智能与数据科学学院 3 3 1.0 1.0
9 张航 河北工业大学人工智能与数据科学学院 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
含风电电力系统
旋转备用
模拟植物生长算法
反向学习
智能变步长
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
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