MOCLPSO算法在EED问题中的应用

被引:2
作者
毛弋
孙东杰
机构
[1] 湖南大学电气与信息工程学院
关键词
电力系统; 环境/排放规划; 粒子群优化; 多目标函数优化; 学习策略;
D O I
暂无
中图分类号
TM744 [电力系统的计算];
学科分类号
080802 ;
摘要
针对粒子群优化PSO算法进行改进,对其容易陷入局部最优解的缺点提出了多目标综合学习粒子群算法(multi-objective comprehensive learning particle swarm optimization,MOCLPSO)算法。该算法采用了新颖的学习策略,即一个粒子可以学习其他所有粒子的pbest来更新自己的速度,以达到有效降低陷入局部最优解的可能性。将其应用于环境/排放规划EED问题,采用IEEE-30节点系统进行仿真,并将试验结果与经典的求解EED问题的算法相比较。验证了该算法具有较高的效率与全局搜索能力。
引用
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共 2 条
[1]   基于SA-PSO的电力系统无功优化 [J].
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电力系统及其自动化学报, 2007, (05) :114-118
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