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粒子群优化算法在电力系统中的应用综述
引用本文:陈建华,李先允,邓东华,廖德利.粒子群优化算法在电力系统中的应用综述[J].电力系统保护与控制,2007,35(23).
作者姓名:陈建华  李先允  邓东华  廖德利
基金项目:南京工程学院校科研和教改项目
摘    要:粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化.该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用.在大量参阅国内外相关文献的基础上,简要介绍了PSO算法的工作原理,较为全面地详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,如电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面,并对今后可能的应用指出了研究方向.

关 键 词:粒子群优化  群体智能  状态估计  参数辨识  粒子群优化算法  电力系统  应用综述  power  systems  electric  particle  swarm  optimization  application  方向  优化设计  状态估计  参数辨识  电容器配置  谐波分析  无功优化  最优潮流  频率控制  负荷  机组组合  短期发电计划  检修计划

A review on application of particle swarm optimization in electric power systems
CHEN Jian-hua,LI Xian-yun,DENG Dong-hua,LIAO De-li.A review on application of particle swarm optimization in electric power systems[J].Power System Protection and Control,2007,35(23).
Authors:CHEN Jian-hua  LI Xian-yun  DENG Dong-hua  LIAO De-li
Abstract:
Keywords:
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