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一种求解环境经济负荷调度问题的人工神经网络新方法
引用本文:王晛,李渝曾,张少华. 一种求解环境经济负荷调度问题的人工神经网络新方法[J]. 电力系统自动化, 2002, 26(21): 45-48
作者姓名:王晛  李渝曾  张少华
作者单位:上海大学自动化系,上海市,200072
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (5 0 10 70 0 6 )
摘    要:提出了一种求解火力发电系统的环境经济负荷调度(EELD)问题的新的人工神经网络方法。该方法可以克服传统神经网络方法引起的参数问题,而且不论其初始点是否位于可行域内,神经网络模型所表示的动态系统的状态都会快速收敛于对应的EELD问题的全局最优解。文中还利用一个3机测试系统证实了此方法的有效性。

关 键 词:环境经济负荷调度 人工神经网络 全局收敛 电力系统
收稿时间:1900-01-01
修稿时间:1900-01-01

A NEW ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPROACH TO ECONOMIC EMISSION LOAD DISPATCH
Wang Xian,Li Yuzeng,Zhang Shaohua. A NEW ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPROACH TO ECONOMIC EMISSION LOAD DISPATCH[J]. Automation of Electric Power Systems, 2002, 26(21): 45-48
Authors:Wang Xian  Li Yuzeng  Zhang Shaohua
Abstract:In this paper, a new effective artificial neural network method is developed for the solution of economic emission load dispatch (EELD) problems of thermal generations. The proposed neural network can overcome numerical difficulty caused by traditional neural networks with network parameters and converges globally to the solutions of the EELD problem whether its initial points locate inside or outside the feasible region of the problem. The application and validity of the proposed algorithm are demonstrated for a sample system having three generators.
Keywords:economic emission load dispatch (EELD)  artificial neural network  global convergence
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