单目标发电调度粒子群算法

资 源 简 介

单目标发电调度粒子群算法

详 情 说 明

单目标发电调度中的粒子群算法应用

粒子群算法(PSO)作为一种群体智能优化算法，在电力系统发电调度领域展现出独特优势。该算法通过模拟鸟群觅食行为，将每个发电方案视为搜索空间中的一个粒子，群体协作寻找最优解。

在发电调度场景中，算法主要解决以下核心问题： 发电成本最小化：通过调整各发电机组的出力分配，使系统总发电成本达到最低。 约束条件处理：需要满足负荷平衡、机组出力限制、爬坡率等工程约束。 收敛性能优化：通过惯性权重、学习因子等参数调整平衡全局和局部搜索能力。

典型实现流程包含三个关键阶段： 初始化阶段：随机生成粒子群位置（各机组出力方案）和速度 迭代更新阶段：根据个体历史最优和群体最优调整粒子状态 约束处理阶段：采用惩罚函数或修复策略处理越界解

相比传统优化方法，粒子群算法具有实现简单、并行性好、适合处理非线性问题等特点，特别适合处理含多种约束的复杂电力系统优化问题。实际应用中常与其他智能算法结合使用以提升收敛精度。