【摘 要】
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介绍了一种易于实现、参数少且收敛快的集群智能算法-微粒群算法,并将其应用于梯级水电厂的短期优化调度，提出以确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现多阶段优化调度决策的
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,华北电力大学动力工程系
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介绍了一种易于实现、参数少且收敛快的集群智能算法-微粒群算法,并将其应用于梯级水电厂的短期优化调度，提出以确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现多阶段优化调度决策的方法,并针对算法易陷入局部最优的缺陷,引入遗传算法中的“杂交”因子以及采用自适应的惯性权重,以改进其全局优化能力，通过实际算例验证了该算法的有效性,从而为梯级水电厂的短期优化调度问题提供了一种新的求解途径。
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