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基于PSO的电力系统环境经济负荷调度
被引:1
作者
:
陈茂迁
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机构:
四川大学电气信息学院
四川大学电气信息学院
陈茂迁
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王海燕
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张勤
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云南电网公司丽江供电局
四川大学电气信息学院
张勤
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2
]
机构
:
[1]
四川大学电气信息学院
[2]
云南电网公司丽江供电局
来源
:
江西电力职业技术学院学报
|
2009年
/ 22卷
/ 01期
关键词
:
电力系统;
环境经济负荷调度;
多目标优化;
粒子群优化算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM734 [电力系统调度自动化];
学科分类号
:
080802 ;
摘要
:
针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。
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PSO算法在多目标优化问题中的仿真应用
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张求明
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基于粒子群算法求解多目标优化问题
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张利彪
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周春光
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2004,
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一种求解环境经济负荷调度问题的人工神经网络新方法
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张少华
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电力系统自动化,
2002,
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基于粒子群优化算法的研究.[D].张利彪.吉林大学.2004, 04
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A Comprehensive Survey of Evolutionary-Based Multiobjective Optimization Techniques
[J].
Carlos A. Coello Coello
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机构:
Laboratorio Nacional de Informatica Avanzada,
Carlos A. Coello Coello
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Knowledge and Information Systems,
1999,
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