基于粒子群算法(Nested PSO)的电力系统经济调度

资 源 简 介

基于粒子群算法(Nested PSO)的电力系统经济调度

详 情 说 明

粒子群算法在电力系统经济调度中的应用为能源管理提供了一个高效的优化方案。该算法模拟鸟群觅食行为，通过群体智能寻找最优解，特别适合解决电力系统中的非线性、多约束优化问题。

Nested PSO（嵌套粒子群）作为改进版本，通过分层结构增强了算法的全局搜索能力。在电力系统经济调度中，它能够同时考虑发电成本、机组约束和网络损耗等多个目标。

在Matlab平台上实现时，算法首先建立机组的经济调度模型，包括燃料成本函数和功率平衡约束。然后通过粒子位置更新公式迭代搜索最优发电方案，外层PSO处理全局优化，内层PSO负责局部精细调整。

这种方法的优势在于收敛速度快且不易陷入局部最优，为电力系统的经济运行提供了可靠的计算工具。实际应用中还需考虑机组的启停成本、爬坡率等更多约束条件，以进一步提高调度方案的实用性。