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为了提高粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",提出了育种粒子群优化算法(Breeding-based Particle Swarm Optimization,BBPSO).该算法模型将育种算法和PSO算法有机结合,构建双群体搜索机制,既利用PSO算法的快速演化能力,又利用育种算法模型中的繁殖操作增加群体多样性.将该算法模型应用于梯级水电站发电最优调度中,仿真结果表明,和标准PSO算法相比,BBPSO具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效应用于梯级电站发电联合优化调度中. 相似文献
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基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:3,自引:2,他引:1
为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE 30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。 相似文献
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为解决同步发电机三阶非线性模型参数辨识问题,在将参数辨识问题转化为非线性优化问题的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法.考虑到PSO收敛速度慢、参数辨识精度低,而量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法收敛速度快、具有较好的全局搜索能力,将量子操作引入到PSO算法中,提出了粒子群-量子操作(particle swarm optimization with quantum operation,PSO-QO)优化算法.仿真试验结果表明,与PSO算法、QPSO算法相比,PSO-QO算法收敛速度快、参数辨识精度高、算法更为稳定;与经典扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKE)方法相比,PSO-QO具有更强的鲁棒性,尽管强噪声条件下参数辨识精度有所下降,但效果仍优于EKF. 相似文献
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基于局部随机搜索粒子群优化算法的电站短期发电优化调度 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高粒子群优化(PSO)算法搜索精度、加快后期收敛速度,提出一种新的PSO算法,即局部随机搜索PSO算法。该算法用于求解电力系统的短期发电优化调度问题时,不仅要求满足电站实际运行中的系统负荷平衡约束,而且要考虑机组爬坡约束、出力限制区约束等非线性约束。给出了局部随机搜索PSO算法的步骤及短期发电优化调度问题求解方法。通过应用所提出的算法和其他文献提出的PSO算法、改进快速进化规划(IFEP)算法对15机系统的优化调度计算相比,证明所提出的算法最优解的发电费用最低,分别减少了3.8%和1%。 相似文献
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基于改进粒子群算法的中压配电网无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了以年费用最小为目标函数的无功优化数学模型,提出一种融合裂变和变异操作的分合群粒子群算法求解该模型,并结合对系统分区、合理设置补偿上限等方法减小搜索范围,实现了同时求解补偿点和补偿量。算法在标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的基础上通过分群和裂变,保持粒子的多样性,避免收敛早熟;通过合群和变异,加强算法的搜索精度,提高算法的收敛稳定性。用IEEE 33节点系统进行仿真计算,与标准PSO算法对比表明,改进PSO算法在计算精度、收敛稳定性等方面具有明显优势;与无功二次精确矩法对比表明,改进PSO算法具有自动调整补偿点个数的能力,补偿方案经济性更好,能有效解决中压配电网的无功优化问题。 相似文献
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为了提高火电机组运行的经济性,以火电机组运行成本最小为目标函数,综合考虑火电机组运行过程中的
各项约束,利用收缩因子对粒子群算法进行改进,建立基于改进粒子群算法的火电机组经济优化调度模型,并采用
IEEE30节点系统进行算例分析,结果表明采用IPSO算法优化的火电机组最小运行成本为24.13万元,IPSO算法在
迭代次数和收敛精度上均优于PSO算法,验证了模型的正确性和实用性. 相似文献
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粒子群优化算法是一种简便易行,收敛快速的演化计算方法。但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和模拟退火算法的思想,提出了一种新的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化。对IEEE14节点系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明SA-PSO算法全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了较大提高。 相似文献
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本文介绍了一种应用于水轮发电机优化设计的新的全局优化算法--粒子群优化算法(PSO算法),并对其进行了改进.改进后的PSO算法(称之为AMPSO)的优化结果与未改进的粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)优化结果相比,具有很好的全局收敛性,能有效地避免早熟收敛问题,适用于电机的优化设计. 相似文献
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自适应变异粒子群算法及在输电网规划中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准粒子群优化(SPSO)算法易陷入局部最优的缺点,引入了一种自适应变异的粒子群优化(AMPSO)算法,并应用于电力系统输电网规划。该算法在迭代过程中加入变异操作,并根据种群适应度方差值自适应地调整变异概率的大小,以此来增强算法跳出局部最优的能力。在输电网规划算例中的应用结果表明,变异操作改善了算法的寻优性能,使得AMPSO算法的寻优效率远高于SPSO算法。 相似文献
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基于协同进化算法的配电网故障阶段式恢复策略 总被引:3,自引:0,他引:3
传统的配电网故障恢复算法难于同时兼顾恢复过程的快速性和恢复策略的最优化。文章提出一种将启发式搜索算法与优化算法相结合的配电网故障阶段式恢复策略:第一阶段采用启发式搜索方法恢复负荷供电;第二阶段利用优化算法处理过载的负荷转移;第三阶段按启发式搜索方法处理过载负荷的切除。为实现快速的网络拓扑分析,采用家族树结构表征配电网,并对传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与模拟退火(simulated annealing,SA)优化算法进行改进,提出了协同进化算法(co-evolutionary algorithm of PSO and SA,CPSOSA),CPSOSA算法在求解故障恢复数学模型时具有较高的全局寻优能力。算例分析证明了本文所提恢复策略及算法的可行性和高效性。 相似文献
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针对粒子群(PSO)算法存在易陷入局部最优的缺点,提出了一种新的基于种群多样性指数的自适应粒子群优化算法(ASPO)。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优的束缚,同时又保持前期搜索速度快特性。将其应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与GA、PSO等算法比较,结果表明APSO算法能有效应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能、收敛精度和收敛稳定性均较GA、PSO算法有了明显提高。 相似文献