粒子群优化算法及其在机组优化组合中应用

被引：20

作者：

张振宇

葛少云

刘自发

机构：

[1] 天津大学电气与自动化工程学院

来源：

电力自动化设备 | 2006年 / 05期

关键词：

粒子群优化; 智能优化算法; 机组组合优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化]; TM744 [电力系统的计算];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

应用粒子群优化(PSO)算法对电力系统的机组优化组合问题进行研究,介绍了算法原理,分析了算法中各个参数的不同取值对算法搜索能力和收敛速度的影响,并以常用的测试函数进行验证,建立了相应的数学模型,并以IEEE3机6节点电力系统为实例进行研究。分析结果表明,PSO算法较之常用的遗传算法和混沌优化等算法,在算法结构、计算时间、搜索区间控制以及收敛速度等方面具有较好的特性,验证了该方法的有效性。

引用

页码：28 / 31

页数：4

共 5 条

[1] 基于广义蚁群算法的电力系统经济负荷分配 [J].

侯云鹤 ;

熊信艮 ;

吴耀武 ;

鲁丽娟 .

中国电机工程学报, 2003, (03) :59-64

[2] 电力系统经济负荷分配的混沌优化方法 [J].

唐巍 ;

李殿璞 .

中国电机工程学报, 2000, (10) :37-41

[3] 混沌优化方法及其应用 [J].

李兵 ;

蒋慰孙 .

控制理论与应用, 1997, (04) :613-615

[4] SOLVING MINIMAX PROBLEMS BY INTERVAL-METHODS [J].

ZUHE, S ;

NEUMAIER, A ;

EIERMANN, MC .

BIT, 1990, 30 (04) :742-751

[5]

最优化原理及其在电力系统中的应用.[M].柳　焯编著;.哈尔滨工业大学出版社.1988,

← 1 →