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风-光-水联合发电系统优化调度研究
被引量:
14
1
作者
罗毅
张若含
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2492-2498,共7页
为使风-光-水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度且平抑功率波动的目的,以功率波动最小为目标的函数引入到经济效益最大化模型中,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的...
为使风-光-水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度且平抑功率波动的目的,以功率波动最小为目标的函数引入到经济效益最大化模型中,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力,快速得到全局最优解。该算法在该多目标联合优化调度系统的求解中搜索精度显著提高,表明模型和算法的有效性。
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关键词
学习因子
免疫粒子群算法
风-光-水联合系统
经济性调度
功率波动
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职称材料
题名
风-光-水联合发电系统优化调度研究
被引量:
14
1
作者
罗毅
张若含
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期2492-2498,共7页
基金
国家自然科学基金(61273144)
北京市自然科学基金(4122071)
文摘
为使风-光-水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度且平抑功率波动的目的,以功率波动最小为目标的函数引入到经济效益最大化模型中,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力,快速得到全局最优解。该算法在该多目标联合优化调度系统的求解中搜索精度显著提高,表明模型和算法的有效性。
关键词
学习因子
免疫粒子群算法
风-光-水联合系统
经济性调度
功率波动
Keywords
learning factors
immune particle swarm optimization algorithm
hybrid PV and wind power generationsystem
economic dispatch
power surge
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
风-光-水联合发电系统优化调度研究
罗毅
张若含
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
14
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