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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
机构地区:[1]三峡大学电气信息学院,湖北宜昌443002 [2]宜昌供电公司,湖北宜昌443002
出 处:《科技信息》2008年第29期312-313,共2页Science & Technology Information
摘 要:本文采用改进的粒子群算法(HPSO)对火电机组负荷进行经济分配,该算法考虑了实际电力系统中机组的阀点效应;以粒子群算法为基础,在此基础上将遗传算法的交叉思想引入到PSO算法当中,使其避免局部最优;借鉴混沌算法的可行化调整机制,用自罚应函数法处理等式约束;线性的改变惯性权重;重新初始化不合格粒子。本算例应用改进PSO算法与基本PSO算法进行仿真,结果表明:改进的算法寻优质量更好,效率更高,可望应用于更广泛的优化问题。This paper introduces a new versatile optimization called hybrid panicle swarm optimization algorithm (HPSO). The algorithm can be used to solve the discontinuous, nonconvex, nonlinear constrained economic load dispatch (ELD)optimization problems. The algorithm completes the optimization through following the personal best solution of each particle and the global best value of whole swarm .To avoid trapping to local excellent result, this paper presents puting hybrid idea of GA into PSO algorithm. The results show that the HPSO for ELD problem is versatile and efficient. It has been successfully applied in many areas.
分 类 号:TM715[电气工程—电力系统及自动化] TM933.4
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