电力系统经济调度的量子粒子群改进算法

• 作者: 秦宁宁 窦小敏
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经济调度 约束优化 随机扰动 进化计算 粒子群优化 城镇化
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与信息通信
• 页码范围: 528-535
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2020.04.004

摘要

电力系统经济调度(economic dispatch,ED)通过合理配置电力资源,在满足实际运行约束的前提下,使发电成本率最小化.针对ED问题,将量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法与随机扰动策略相结合,提出了一种改进的随机扰动量子粒子群优化(QPSO with random perturbation,RPQPSO)算法.扰动策略采用2种方式,在进化后期根据随机概率对群中的每个粒子进行扰动,避免算法陷入局部最优.为了验证其有效性,利用一组标准测试函数对RPQPSO算法进行了性能测试,测试表明,该算法有助于增加种群多样性,提高算法的全局搜索能力.通过将该算法应用到典型电力系统中进行测试,该算法相较于传统遗传算法、粒子群算法和QPSO算法,在解的质量、鲁棒性和收敛性等方面都取得了较大的提高,表现出优异的求解性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦宁宁	江南大学物联网工程学院	49	159	7.0	10.0
2	窦小敏	江南大学设计学院	8	4	1.0	1.0