检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:余炳辉[1] 王金文[1] 权先璋[1] 孙新德[2]
机构地区:[1]华中科技大学水电与数字化工程学院,湖北武汉430074 [2]华中电网公司,湖北武汉430074
出 处:《水电能源科学》2005年第6期84-87,共4页Water Resources and Power
摘 要:提出求解水火电力系统短期发电计划的新方法———粒子群优化算法。实例研究表明,该方法优化能力高于遗传算法和进化规划。同时对全局搜索粒子群优化算法和局部搜索粒子群优化算法在求解水火电力系统短期发电计划时的动态收敛特性和计算效率等进行了对比研究,结果显示,局部搜索粒子群优化算法更适合求解水火电力系统短期发电计划的复杂问题。This paper presents new approaches to hydro-thermal short-term dispatching problem using different particle swarm optimization(PSO) techniques.The feasibility of the proposed algorithms is demonstrated through popular examples used by other evolutionary algorithms for the sake of comparison.Numerical results show that the PSO of local Version appears to be the best amongst all PSOs in terms of solution time,and minimum cost.
分 类 号:TM61[电气工程—电力系统及自动化]
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