摘要
电力系统经济调度(ELD)是一种多约束性和非线性的问题,提出使用改进粒子群优化算法IPSO来优化ELD问题。一方面,通过重组的方式改变粒子的运行方向和速度,提高种群多样性,防止算法早熟收敛。另一方面,提出一种凹函数模型的动态惯性权重ω,并对学习因子c1和c2加以改进,以提高算法的全局搜索能力。将改进的算法应用于8种ELD案例中进行仿真实验,并与其他三种算法进行对比。结果显示,对于8种案例,只有IPSO能全部搜索到最小的燃料成本值,并且IPSO体现出更优越的收敛性和稳定性,能跳出局部最优,因此IPSO是一种高效的解决ELD问题的方法。
作者
张春韵
邹德旋
沈鑫
ZHANG Chun-yun;ZOU De-xuan;SHEN Xin
出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2021年第1期53-57,64,共6页
Manufacturing Automation
基金
国家自然科学基金(61403174)
江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX19_0756)。
