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微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明:改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。 相似文献
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为寻求以提高波浪发电系统的平均输出功率为目标的系统最优负载,针对遗传算法、粒子群算法等优化算法存在早熟收敛和全局搜索能力不足的问题引入人群搜索算法。该算法通过建立目标函数值与步长的关系式,根据个体当前位置的适应度值计算下一步搜索步长;采用利己、利他和预动3个方向随机加权几何平均方案,确定个体搜索方向,提高个体全局搜寻能力,使算法避免陷入局部最优解并可得到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,所提算法收敛速度快,可增加波浪发电系统的平均输出功率。 相似文献
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介绍了一种易于实现、参数少且收敛快的集群智能算法——粒子群算法。针对标准PSO算法的缺陷,提出了在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准粒子群算法的收敛速度。根据建立的水库优化调度数学模型,将改进的粒子群优化算法运用到水库优化调度计算中,并通过算例验证该算法的可行性和有效性。 相似文献
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