本文選題：電力系統(tǒng) + 大規(guī)模經(jīng)濟(jì)調(diào)度�。� 參考：《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2017年15期

【摘要】：提出了一種求解大規(guī)模電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度(Economic Dispatch,ED)問題的改進(jìn)競爭群優(yōu)化算法(Improved Competitive Swarm Optimizer,ICSO)。CSO算法本質(zhì)上受粒子群優(yōu)化PSO算法所啟發(fā),具有原理簡單,容易實(shí)現(xiàn),搜索能力強(qiáng)等特點(diǎn)。在分析CSO算法存在的不足的基礎(chǔ)上,提出了相應(yīng)的劣質(zhì)個(gè)體改進(jìn)更新策略和控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)策略,以更好地平衡局部搜索和全局搜索。通過4個(gè)算例從經(jīng)濟(jì)性、收斂性、魯棒性等多維角度對比分析了ICSO算法的可行性和有效性。算例仿真結(jié)果表明,ICSO具有較好的優(yōu)化性能,可作為大規(guī)模ED問題的可靠求解方法。
[Abstract]:In this paper, an improved Competitive Swarm optimization algorithm for solving economic dispatch problem of large scale power system is presented. It is inspired by particle swarm optimization (PSO) PSO algorithm and has the advantages of simple principle, easy implementation and strong searching ability.Based on the analysis of the shortcomings of the CSO algorithm, this paper proposes the corresponding improved updating strategy of inferior individuals and the adaptive adjustment strategy of control parameters in order to better balance the local search and the global search.The feasibility and effectiveness of the ICSO algorithm are compared and analyzed by four examples in terms of economy, convergence and robustness.The simulation results show that ICSO has good optimization performance and can be used as a reliable solution to large scale Ed problems.
【作者單位】： 武漢鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)車車輛學(xué)院;貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心;
【基金】：湖北省教育科學(xué)規(guī)劃2015年度立項(xiàng)課題(2015B257)
【分類號】：TM73;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1741298