基于混合粒子群算法的微电网经济运行研究

作者：刘俊; 王维俊; 张国平; 毛龙波

来源：自动化与仪器仪表, 2019, (12): 144-148.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.12.144

• 粒子群算法
• 随机权重
• 小生境种群优化策略
• 经济运行

粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具备收敛快、算法简单、适用性强等优点,但是容易陷入局部最优,针对这一问题,提出了一种混合粒子群算法。该算法基于随机权重粒子群算法,引入了遗传算法中的小生境优化种群策略,在迭代过程中,较好地保留了种群粒子多样性,使算法能够跳出局部最优,得到全局最优解。针对微电网经济运行优化容易陷入局部最优,难以得到最低运行成本的问题,以孤立微电网系统运行经济成本最低为目标,结合微电网系统的运行约束条件,建立高原偏远单位孤立微电网经济运行数学模型。最后,将这种混合粒子群算法应用于模型求解,并与一种基于差分进化与粒子群算法改进的混合优化算法进行仿真对比,结果表明该混合粒子群算法具有更好的全局最优搜索能力和寻优速度。

• 单位
  中国人民解放军军事科学院; 中国人民解放军陆军勤务学院