一种用于AGC机组调配的混沌多Agent双重粒子群算法

AGC机组调配问题是一个含连续和离散变量的混合非线性优化问题,提出了一种基于混沌多Agent的双重粒子群算法。该算法以混沌和粒子群优化算法以及多Agent技术为基础,利用混沌映射提高初始种群的质量,引入临界算子增强Agent的多样性。在算法迭代中,每一个Agent通过与其随机配置的邻居竞争、合作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机制,可以更稳定、快速地收敛到全局最优解。通过算例仿真结果表明,所提出的算法具有质量高的解、稳定性好的收敛特征和快的寻优速度。     

一种用于AGC机组调配的混沌多Agent双重粒子群算法

AGC机组调配问题是一个含连续和离散变量的混合非线性优化问题,提出了一种基于混沌多Agent的双重粒子群算法。该算法以混沌和粒子群优化算法以及多Agent技术为基础,利用混沌映射提高初始种群的质量,引入临界算子增强Agent的多样性。在算法迭代中,每一个Agent通过与其随机配置的邻居竞争、合作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机制,可以更稳定、快速地收敛到全局最优解。通过算例仿真结果表明,所提出的算法具有质量高的解、稳定性好的收敛特征和快的寻优速度。     

引入保险机制的可中断合同设计

电力市场环境下,可中断负荷资源的有效调度,不仅有赖于可中断负荷合同的承诺,而且有赖于可中断负荷的积极响应。文中将保险机制引入可中断合同设计中,电力公司根据系统需求和用户申报的可中断能力与信誉度,确定可中断负荷保险金和赔偿金,签订可中断合同。这一机制将促进用户提高自身的信誉度,降低其违约概率,以减小支付赔偿金的可能性,实现用户对可中断负荷资源的可靠提供。通过算例验证了在可中断合同中引入保险机制的有效性。