改进的混沌优化算法及其在电力系统负荷分配中的应用研究

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为减少现有混沌优化方法在搜索空间内的盲目重复搜索,提高寻优效率,提出了一种改进的混沌优化算法,并用于电力系统经济负荷分配这类复杂、非线性问题的求解中。该算法根据当前寻得的最优解确定精搜索空间,并根据精搜索空间与原空间的比例大小确定各自的搜索概率,并分别以不同的搜索概率同时对原空间和精搜索空间进行混沌搜索。这样即可避免传统混沌优化算法中因过早缩小搜索空间而造成的遗失全局最优解的缺点,又可提高算法的寻优速度。实验结果表明,该方法收敛速度快,寻优效率高,可有效解决电力系统经济负荷分配等复杂的优化问题。
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