改进的粒子群算法在电力经济调度中的应用

• 作者: 张春韵 邹德旋 沈鑫
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 种群多样性 动态惯性权重 学习因子 电力系统经济调度
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与管理
• 页码范围: 53-57,64
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文

摘要

电力系统经济调度(ELD)是一种多约束性和非线性的问题,提出使用改进粒子群优化算法IPSO来优化ELD问题.一方面,通过重组的方式改变粒子的运行方向和速度,提高种群多样性,防止算法早熟收敛.另一方面,提出一种凹函数模型的动态惯性权重ω,并对学习因子c1和c2加以改进,以提高算法的全局搜索能力.将改进的算法应用于8种ELD案例中进行仿真实验,并与其他三种算法进行对比.结果显示,对于8种案例,只有IPSO能全部搜索到最小的燃料成本值,并且IPSO体现出更优越的收敛性和稳定性,能跳出局部最优,因此IPSO是一种高效的解决ELD问题的方法.