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能源互联网:基于价值最优的区域能源管控中心价值模型研究

2015-11-24 14:14来源:电力系统保护与控制作者:周逢权等关键词:能源互联网智能电网配电网收藏点赞

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求解最优价值模型的算法设计

采用改进粒子群优化算法

粒子群算法(PSO)作为一种基于群体智能理论的随机优化算法已广泛应用于最优值的求解。为了提高 PSO 算法的局部寻优能力和加快收敛速度,目前提出了多种PSO 改进方法,例如带有惯性权重的粒子群改进算法、遗传算法与粒子群算法结合的方法、改进动量粒子群优化算法等,但是都具有收敛速度慢、精度低的缺点。本文针对粒子群算法易出现“早熟收敛”且区域管控中心价值最优模型问题需要处理的约束条件较多等问题,采用细菌觅食算法对粒子群算法进行改进。改进粒子群算法的速度和位置更新公式为

算法的具体实现

本文采用改进粒子群算法求得区域能源管控中心价值模型的最优解,其算法流程如图2所示。

图2改进粒子群优化算法流程图

原标题:【能源互联网】周逢权,等:基于价值最优的区域能源管控中心价值模型研究
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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