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微粒群算法在水电站厂内经济运行中的应用研究
引用本文:李崇浩,纪昌明,李文武.微粒群算法在水电站厂内经济运行中的应用研究[J].水利水电技术,2006,37(1):88-91.
作者姓名:李崇浩  纪昌明  李文武
作者单位:1. 武汉大学,水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北,武汉,430072
2. 华北电力大学(北京)动力系,北京,102206
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50579019)
摘    要:介绍了一种基于集群智能的优化算法———微粒群算法,该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点。结合水电站厂内经济运行问题实际,提出通过确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现机组间的负荷优化分配;针对算法易于局部收敛的缺点,引入了遗传算法的交叉算子来保持种群的多样性,并采用自适应惯性权重改善算法的解空间搜索能力。最后通过实际算例验证了算法的有效性,从而为水电站厂内经济运行问题提供了一种新的求解途径。

关 键 词:水电站  厂内经济运行  微粒群算法(PSO)  负荷优化分配
文章编号:1000-0860(2006)01-0088-04
收稿时间:06 2 2005 12:00AM
修稿时间:2005年6月2日

Study on application of particle swarm optimization to in-plant economic operation of hydropower station
LI Chong-hao,JI Chang-ming,LI Wen-wu.Study on application of particle swarm optimization to in-plant economic operation of hydropower station[J].Water Resources and Hydropower Engineering,2006,37(1):88-91.
Authors:LI Chong-hao  JI Chang-ming  LI Wen-wu
Affiliation:1. State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan 430072, Hubei, China; 2. Power Engineering Department, Noah China Electric Power University, Beijing 102206, China
Abstract:
Keywords:hydropower station  in-plant economic operation  Particle Swarm Optimization(PSO)  optimization of loading distribution
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