【摘 要】
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电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,本文提出了一种改进粒子群优化(ODPSO)算法。改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快
【基金项目】
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国家自然科学基金(61806179,61876169,61473266,61673404);中国博士后科学基金资助项目(2017M622373)
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电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,本文提出了一种改进粒子群优化(ODPSO)算法。改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛速度;在搜索后期,借鉴差分进化算法的进化机制设计改进的变异和交叉策略对当前种群的最优粒子进行更新,从而提高种群的多样性,进而协助算法获得全局最优解。为了验证改进粒子群优化算法的有效性,首先对CEC2006提出的22个基准约束测试函数进行仿真,结果表明改进算法相比其它算法在寻优精度和稳定性上更具优势。最后,将改进算法应用于考虑机组爬坡速率约束、机组禁行区域约束以及电力平衡约束的2个电力系统经济调度问题,取得了满意的结果。
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