Economic Load Dispatch using PSO and GA

资 源 简 介

Economic Load Dispatch using PSO and GA

详 情 说 明

经济负载分配（Economic Load Dispatch, ELD）是电力系统运行中的关键优化问题，其目标是在满足发电约束的条件下，以最低成本分配各发电机组的出力。粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）作为两种经典的智能优化算法，在该领域展现出独特优势。

粒子群优化模拟鸟群觅食行为，通过个体最优和群体最优引导搜索。其特点是参数少、收敛快，适合处理ELD中的非线性成本函数。算法通过速度-位置模型迭代更新粒子状态，能有效避开局部最优解。

遗传算法则借鉴生物进化机制，通过选择、交叉和变异操作探索解空间。其优势在于全局搜索能力强，尤其适用于高维、多约束的ELD问题。二进制编码或实数编码均可用于表示发电机组出力方案。

两种算法在ELD应用中的核心差异在于： 搜索机制：PSO通过群体协作快速收敛，GA依靠种群多样性保持探索能力 参数敏感度：PSO对惯性权重敏感，GA需精心设计交叉/变异概率 约束处理：GA更容易结合惩罚函数处理不等式约束

实际应用中常采用混合策略，如PSO-GA混合算法，既能保持种群多样性，又可加速收敛。现代改进方向包括结合模糊逻辑处理不确定性，或引入混沌理论增强搜索效率。这些智能算法为复杂电力系统优化提供了超越传统数学规划的新思路。