​通过粒子群算法解决经济调度问题

资 源 简 介

​通过粒子群算法解决经济调度问题

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）作为一种群体智能优化算法，近年来在解决经济调度问题中展现出独特优势。该算法通过模拟鸟群觅食行为，能够有效处理电力系统中的复杂优化需求。

在经济调度问题中，PSO通过以下机制实现优化目标：每个粒子代表一种可能的发电方案，包含各发电机组的出力分配。算法初始化时随机生成粒子群，每个粒子根据个体历史最优解和群体历史最优解不断调整自身位置（即发电方案）。

针对燃料成本最小化目标，PSO通过适应度函数计算每个发电方案对应的总燃料消耗。考虑阀点效应等非线性因素时，算法能够通过惯性权重调节平衡全局搜索和局部开发能力。对于网损优化，可以在适应度函数中引入功率平衡约束和线路损耗计算。

与传统优化方法相比，PSO的优势在于：无需梯度信息、易于并行处理、对目标函数形式要求宽松。实际应用中通常需要调整粒子数量、学习因子等参数，并配合约束处理技术确保解的可行性。算法收敛后得到的最优粒子位置即为经济性最佳的发电方案。