改进的粒子群优化算法求解经济调度问题

资 源 简 介

改进的粒子群优化算法求解经济调度问题

详 情 说 明

改进的粒子群优化算法（PSO）在求解经济调度问题中展现出比传统方法更高效的优势。经济调度问题本质上是在满足电力系统运行约束的前提下，合理分配各发电机组的出力，使总发电成本达到最低。这类问题通常具有高维度、非线性和多约束的特点，传统数学规划方法容易陷入局部最优或计算复杂度过高。

标准PSO算法通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解，每个粒子代表一个潜在解，通过跟踪个体历史最优和群体历史最优来更新位置。但在经济调度场景下，标准PSO存在早熟收敛和搜索精度不足的缺陷。改进策略主要体现在三个方面：首先引入动态惯性权重，在迭代初期保持较大值以增强全局探索能力，后期逐渐减小以提高局部开发精度；其次采用非线性变化的加速系数，平衡个体经验与群体智慧的借鉴程度；最后结合约束处理技术，如罚函数法或可行解保留策略，确保满足发电量平衡、机组出力限制等工程约束。

实验数据表明，改进后的算法在收敛速度和求解质量上均有显著提升，特别适合处理含有阀点效应、多燃料选项等复杂特性的经济调度模型。这种智能优化方法为电力系统经济运行提供了新的解决方案路径，其核心思想也可拓展应用于其他领域的资源优化配置问题。