基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化

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【摘要】

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微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术.该算法简单,容易实现,且功能强大.文中对PSO进行了改进,引入了'分群'和'灾变'思想,并应用

【作者】

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汪新星张明

【机构】

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上海交通大学电气工程系

【出处】

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电网技术

【发表日期】

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2004年12期

【关键词】

：

水火电力系统短期发电计划无功优化短期发电计划优化微粒群算法 Electric load distribution Electric power syst

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微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术.该算法简单,容易实现,且功能强大.文中对PSO进行了改进,引入了'分群'和'灾变'思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题.通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的PSO和GA的高.

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