基于免疫粒子群优化算法的梯级水电厂间负荷优化分配  

The optimized loading distribution among cascaded hydropower stationsbased on immune particle swarm optimization algorithm

作　　者：李安强[1] 王丽萍 李崇浩 纪昌明 李文武 

机构地区：[1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉430072 [2]不详

出　　处：《中国学术期刊文摘》2008年第8期268-268,共1页Chinese Science Abstracts(Chinese Edition)

摘　　要：免疫粒子群优化算法（IA—PSO）是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法（PSO）中，利用其特有的浓度选择机制以及疫苗接种原理，改进了粒子群优化算法的全局寻优能力，提高了收敛速度．在分析梯级水电厂间负荷分配的数学模型和IA—PSO算法特点的基础上，提出了基于IA—PSO算法的负荷优化分配方法，建立了数学模型，给出了具体求解步骤．经实例验证，IA—PSO算法得出的负荷分配方案优于PS0算法的计算结果，且算法后期收敛速度快，从而为梯级水电厂间负荷优化分配问题提供了一条新的求解途径，可应用于更广泛的优化问题．

关 键 词：水电工程 负荷分配 免疫粒子群算法 梯级水电厂 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP273[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]