【摘 要】
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提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE).从矢量运算角度对变异算子进行分析,提出了一种改进的变异算子,大大提高了算法的收敛速率.根据
【机 构】
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湖南科技大学 先进矿山装备教育部工程研究中心; 湖南大学电气与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(60835004);国家自然科学基金项目(61203309,61104088);湖南省教育厅优秀青年项目(12B043);湖南省自然科学基金项目(10JJ9007);湖南省产学研结合创新平台项目(2010XK6066)
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提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE).从矢量运算角度对变异算子进行分析,提出了一种改进的变异算子,大大提高了算法的收敛速率.根据个体的进化过程,引入自学习机制,对个体的变异和交叉概率常数进行自适应地调整,提高了算法的鲁棒性.3个不同规模的算例仿真结果表明,与其他4种典型智能优化算法相比,FSADE具有更好的计算精度和计算速度,是一种求解电力系统经济负荷分配问题的有效方法.
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