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基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法
引用本文:邹恩,林兰,黄浩扬,霍庆,张增根,黄水鸿.基于经济负荷分配的混沌迭代粒子群算法[J].桂林理工大学学报,2014(3).
作者姓名:邹恩  林兰  黄浩扬  霍庆  张增根  黄水鸿
作者单位:1. 华南农业大学 工程学院,广州 510642; 华南农业大学 珠江学院,广州 510900
2. 广东中烟工业有限责任公司广州卷烟厂,广州,510385
3. 华南农业大学 工程学院,广州,510642
基金项目:国家自然科学基金项目(31171457);广东省产学研结合基金项目(2010B090400451;201213091100020);广东省自然科学基金项目
摘    要:为高效求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题,提出了一种混沌迭代粒子群算法:粒子群算法的全局搜索能力很强,但易陷入局部最优,混沌的遍历性特性可有效抑制早熟现象。将最优迭代因子引入粒子群算法,对经粒子群算法搜索后的先验解进行基于一种新Tent映射的混沌变异,并改进算法的迭代策略,以平衡粒子的全局和局部性搜索,避免了早熟收敛。通过6机组、15机组的仿真试验,以及同其他算法仿真结果的比较,验证了本算法良好的收敛性和寻优性。

关 键 词:混沌变异  最优迭代  粒子群  电力系统  早熟

Chaotic iteration particle swarm optimization algorithm based on economic load dispatch
ZOU En,LIN Lan,HUANG Hao-yang,HUO Qing,ZHANG Zeng-gen,HUANG Shui-hong.Chaotic iteration particle swarm optimization algorithm based on economic load dispatch[J].Journal of GuiLin University of Technology,2014(3).
Authors:ZOU En  LIN Lan  HUANG Hao-yang  HUO Qing  ZHANG Zeng-gen  HUANG Shui-hong
Abstract:
Keywords:chaotic mutation  iteration best  particle swarm optimization  power system  premature
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