基于免疫粒子群优化算法的梯级水电厂间负荷优化分配

被引：24

作者：

李安强 ^{[1
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王丽萍 ^{[1
]}

李崇浩 ^{[2
]}

纪昌明 ^{[3
]}

李文武 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室

[2] 中国南方电网电力调度通讯中心

[3] 华北电力大学

来源：

水力发电学报 | 2007年 / 05期

关键词：

水电工程; 负荷分配; 免疫粒子群算法; 梯级水电厂;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV737 [运转、管理];

学科分类号：

081504 [水利水电工程];

摘要：

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及疫苗接种原理,改进了粒子群优化算法的全局寻优能力,提高了收敛速度。在分析梯级水电厂间负荷分配的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的负荷优化分配方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤。经实例验证,IA-PSO算法得出的负荷分配方案优于PSO算法的计算结果,且算法后期收敛速度快,从而为梯级水电厂间负荷优化分配问题提供了一条新的求解途径,可应用于更广泛的优化问题。

引用

页码：15 / 20

页数：6

共 7 条

[1]

微粒群算法在水电站厂内经济运行中的应用研究 [J].