电网技术

2010, v.34;No.321(08) 118-122

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基于改进粒子群优化算法的火电机组负荷多目标优化
Improved Particle Swarm Optimization Based Multi-Objective Optimization of Load Dispatching Among Thermal Power Units

何潜;王岗;雷雨;刘波;黄林;朱可;张岩;

摘要(Abstract):

随着人们环保意识的增强,火电机组负荷的经济性与环保性优化逐渐成为研究的对象,但目前研究一般在稳态工况下进行,而没有考虑负荷频繁变化所带来的影响。文中在动态情况下以负荷调度的经济性与环保性为目标进行优化,即以负荷调度的经济性、环保性、快速性为优化目标。在优化算法上,将广义Lagrange乘子法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法相结合,提出了一种改进PSO算法。用改进PSO算法对优化模型进行了处理,结果表明,改进后的PSO优化方法比PSO算法调节解的速度更快、解空间的搜索能力更强。

关键词(KeyWords): 电力负荷;多目标优化;集合函数;广义Lagrange乘子;改进粒子群优化算法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 何潜;王岗;雷雨;刘波;黄林;朱可;张岩;

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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2010.08.018

参考文献(References):

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