老外写的PSO用与电力优化的

资 源 简 介

老外写的PSO用与电力优化的

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能算法，通过个体与群体的协同搜索寻找最优解。国外学者将其应用于电力系统优化中，主要目标是降低发电过程中的燃料消耗。

在电力系统中，发电厂需要合理分配各发电机组的负荷，以使整个系统的运行成本最低。传统的优化方法可能陷入局部最优或计算复杂，而PSO通过模拟粒子在解空间中的移动，能够高效地搜索全局最优解。

具体思路是通过调整惯性权重、学习因子等参数，使粒子群在电力系统的约束条件下（如发电功率限制、负荷平衡等）快速收敛。目标函数通常设定为最小化燃料成本，而PSO的迭代过程会不断优化各发电机组的出力组合。

这种方法的优势在于不需要复杂的梯度计算，且适用于非线性、高维度的电力优化问题。实际应用中，PSO能够有效降低传统火力发电厂的燃料消耗，同时减少排放，为电力系统的经济环保运行提供支持。