【摘 要】
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针对机组组合问题,本文提出了一种新的混合粒子群优化算法.该算法包含三个重要的方面:一是通过在算法迭代过程中对松弛后的0、1变量与机组有功出力变量并行地进行优化,避免了
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院(湖北武汉)
【出 处】
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2003年全国高等学校电力系统及其自动化专业第十九届学术年会
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针对机组组合问题,本文提出了一种新的混合粒子群优化算法.该算法包含三个重要的方面:一是通过在算法迭代过程中对松弛后的0、1变量与机组有功出力变量并行地进行优化,避免了由于决策变量过多造成的"维数灾"难题;二是引入变动阈值,解决了在寻优过程中粒子的值出现振荡时可能会丢失机组有效启停状态的问题;三是在粒子群优化算法中引入启发式变异技术,有效地处理了机组启、停时间的约束并提高了粒子群优化算法的全局收敛能力.本文通过对两个算例的计算,并与其他算法进行比较,结果表明提出的混合粒子群优化算法具有更好的全局收敛性.
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