【摘 要】
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本文针对水电站厂内经济运行中机组组合优化问题的特点,提出了一种结合禁忌搜索思想的粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）。该方法采用离散二进制粒子群算法解决机组
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本文针对水电站厂内经济运行中机组组合优化问题的特点,提出了一种结合禁忌搜索思想的粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）。该方法采用离散二进制粒子群算法解决机组运行状态组合问题,用标准粒子群算法解决既定运行机组间负荷优化分配问题,并将两个问题结合在一起并行优化,引入禁忌搜索算法（tabular Search,TS）的记忆功能和藐视准则以提高粒子多样性,扩大搜索空间,克服PSO算法可能出现的早熟现象。以乌江渡水电站为例进行优化计算,并与PSO算法的计算结果比较,表明该方法
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