基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化

被引：31

作者：

汪新星

张明

机构：

[1] 上海交通大学电气工程系

[2] 上海交通大学电气工程系上海

来源：

电网技术 | 2004年 / 12期

关键词：

微粒群算法(PSO); 水火电力系统; 有功负荷分配;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2004.12.005

中图分类号：

TM611 [火力发电、热力发电]; TM612 [水力发电]; TM73 [电力系统的调度、管理、通信];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。文中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的:PSO和GA的高。

引用

页码：16 / 19

页数：4