【摘 要】
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针对粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出一种空间粒子群优化算法,通过附加一类高度参数,使粒子移动的方向和距离由单一速度决定转变成还受高度作用,构成位置
【机 构】
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长沙理工大学智能电网运行与控制湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277016);湖南省高校创新平台开放基金资助项目(12K074)~~
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针对粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛过早的缺陷,提出一种空间粒子群优化算法,通过附加一类高度参数,使粒子移动的方向和距离由单一速度决定转变成还受高度作用,构成位置、速度、高度三维参数空间,从而降低了计算结果的随机性。将该算法用于求解电力系统经济负荷分配问题,在传统经济负荷分配考虑燃料成本的基础上,综合考虑由机组排放污染气体所产生的环境成本。仿真结果表明,相比经典粒子群优化算法和改进粒子群优化算法,空间粒子群优化算法有较强的全局搜索能力和更可靠的优化计算结果,在解决非线性、非凸性、不连续优化问题中具有有效性和优越性。
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