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基于PSO-GA算法的电力系统机组组合研究
引用本文:蒋秀洁,吴永华,杨敏.基于PSO-GA算法的电力系统机组组合研究[J].电力系统保护与控制,2006,34(5).
作者姓名:蒋秀洁  吴永华  杨敏
摘    要:机组组合优化问题是一个大规模、多约束、非线性的混合整数规划问题,因此求解非常困难.粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.PSO算法的优势在于操作简单,可调参数少易于实现而又功能强大.该文采用二进制粒子群优化方法解决机组状态组合问题,用遗传算法结合启发式技术解决经济分配问题,并对最小开停机时间及启停费用进行了处理,使得运算速度大大加快.方法的可行性在10台机组系统中检验.模拟结果表明文章所提出的算法具有收敛速度快及解的质量高等优点.

关 键 词:机组组合  电力系统  离散粒子群优化算法  遗传算法

PSO-GA algorithms for unit commitment of power system
JIANG Xiu-jie,WU Yong-hua,YANG Min.PSO-GA algorithms for unit commitment of power system[J].Power System Protection and Control,2006,34(5).
Authors:JIANG Xiu-jie  WU Yong-hua  YANG Min
Abstract:
Keywords:
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