【摘 要】
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随着热电联产系统在火电厂发电过程中所占比重的不断提高,热电联产经济调度（CHPED）问题的解决迫在眉睫。本文在二阶振荡粒子群算法的基础上,对算法的两个重要参数的惯性权重和
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503299)
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随着热电联产系统在火电厂发电过程中所占比重的不断提高,热电联产经济调度（CHPED）问题的解决迫在眉睫。本文在二阶振荡粒子群算法的基础上,对算法的两个重要参数的惯性权重和学习因子进行改进,并对粒子群算法更新迭代后的个体引入差分变异操作,使得算法在最优解寻找过程中的性能得到提升。为了证实该算法在热电联产经济调度系统中的有效性,该算法被应用到一个24机组热电联产测试案例中。实例证明,相比于其他进化算法,本文提出的融合差分变异操作的改进二阶振荡粒子群算法（DEPSO）在热电联产经济调度问题中可以得到很好的结果。
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