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粒子群优化算法在电力系统中的应用综述
被引:25
作者:

陈建华
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机构: 南京工程学院电力工程学院

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[1] 南京工程学院电力工程学院
来源:
关键词:
粒子群优化;
群体智能;
状态估计;
参数辨识;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM744 [电力系统的计算];
学科分类号:
摘要:
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。在大量参阅国内外相关文献的基础上,简要介绍了PSO算法的工作原理,较为全面地详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,如电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面,并对今后可能的应用指出了研究方向。
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