微粒群算法在水电站厂内经济运行中的应用研究

作者：李崇浩; 纪昌明; 李文武

来源：水利水电技术, 2006, (01): 88-91.

DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2006.01.023

• 水电站
• 厂内经济运行
• 微粒群算法(PSO)
• 负荷优化分配 hydropower station
• in-plant economic operation
• Particle Swarm Optimization(PSO)
• optimization of loading distribution

介绍了一种基于集群智能的优化算法———微粒群算法,该算法具有实现简单、参数少且收敛快的特点。结合水电站厂内经济运行问题实际,提出通过确定微粒群在多维空间中的最优位置来实现机组间的负荷优化分配;针对算法易于局部收敛的缺点,引入了遗传算法的交叉算子来保持种群的多样性,并采用自适应惯性权重改善算法的解空间搜索能力。最后通过实际算例验证了算法的有效性,从而为水电站厂内经济运行问题提供了一种新的求解途径。

• 单位
  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