基于改进粒子群算法的负荷优化调度  被引量:2

Load Optimal Dispatch Based on Enhanced Particle Swarm Optimization Algorithm

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作  者:马汝东[1] 陈婷 王建国[1] 杨淑萍[3] 

机构地区:[1]东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林132012 [2]大唐长春第三热电厂电控分厂,长春130103 [3]白城供电公司,吉林白城137000

出  处:《东北电力大学学报》2012年第6期14-17,共4页Journal of Northeast Electric Power University

摘  要:电厂机组间负荷的优化调度有利于电厂的经济运行和科学管理。基于改进的粒子群算法,将机组启停的信息附加到粒子群中,结合机组运行及停运的时间约束,以机组煤耗特性为基础建立全厂煤耗最小的目标函数,全面考虑机组运行的约束条件,完成机组启停及负荷分配的双重优化;与传统的等微增率准则相比较,调度结果更加经济。The research of load optimal dispatch benefits the economic operation and scientific management. The target function of coal consumption minimum based on unit coal consumption characteristics was estab- lished;then, double optimization of unit start-stop and load distribution was achieved with the consideration of constraint condition and time constraint using enhanced particle swarm optimization algorithm, which contains the information of unit start-stop ; compared with equal incremental principle, dispatching results were more economic.

关 键 词:改进的粒子群算法 机组启停及负荷分配 等微增率准则 

分 类 号:TM734[电气工程—电力系统及自动化] TM621

 

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