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粒子群优化算法及其在电力系统优化运行中的应用

现阶段,我国发电总装机容量排世界第二位。因此,在现有技术水平和设备情况下,做好短期发电计划和成本优化,恰当地在机组间分配负荷,以避免不必要的起停机和机组空转所带来的巨大能耗,成为学者们关注的热点之一。另一方面,随着国民经济的迅速发展和用电量的增加,电网的经济运行也日益受到重视;而配电系统无功优化正是保证系统安全、经济运行的有效手段。对无功的合理优化不仅仅可以提高系统运行的电压水平,而且可以降低系统的有功网损和无功网损,提高电力系统的运行效率。本文在电力系统机组组合优化和配电系统无功优化研究现状的基础上,深入分析了近年来新兴的几种智能优化算法,并选择具有较好搜索效率和收敛特性的粒子群优化算法加以改进,针对电力系统机组组合优化和配电系统无功优化问题提出了基于改进粒子群优化算法的解决方案。概括起来,本文的工作主要包括以下两大部分:一、尝试了一种基于惯性权重方法的改进粒子群优化(PSO)算法,讨论了相关参数的选取原则,使之能有效地克服了  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

粒子群优化算法的研究和改进

粒子群优化算法(PSO)由Kennedy博士和Eberhart博士于1995年提出,是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法。做为群智能的典型代表,PSO算法已被证明是一种有效的全局优化方法,它可用于求解大部分的优化问题,并在实际工程中表现出巨大的潜力。但现阶段对PSO算法的研究还不够完善,算法核心部分的参数选择仍然有很大争议。目前许多对算法的改进,在提高了算法性能的同时,也增加算法的运算复杂度,这不适合于对算法收敛速度要求较高的应用,因此选择粒子群优化算法为研究对象,找到一种能够提高算法收敛速度又不增加算法复杂度的改进方法是很有意义的。本文通过对算法收敛性以及算法局限性的分析,指出了可以提高算法性能的四种途径:提高收敛速度(本文改进所采用)、增加种群多样性、摆脱停滞的束缚、与其它优化算法的结合,对每种途径都做了详细分析,指明其优缺点。随后又指出了粒子群模型的一些容易被忽视的内在结构对算法性能的影响。最后,提出了一种新的改进算...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

改进的粒子群优化算法及应用研究

粒子群优化算法是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法,作为群智能的典型代表,它具有原理简单、参数少、收敛速度较快等特点,已被证明是一种有效的全局优化方法,并在实际工程中表现出巨大的潜力,但无论是理论分析还是实践应用都尚未完全成熟,还有大量的问题值得研究。现阶段对PSO算法的改进,大多采用多种算法混合(如遗传算法和粒子群算法的混合优化)的方式,在提高了算法性能的同时,往往也增加了算法的理解复杂度和运算复杂度,这对算法的实现和工程应用是不利的。因此,选择粒子群优化算法为研究对象,从其本身优化运行特性分析出发,找到一种能够提高算法综合性能的单一粒子群优化改进算法是很有意义的。本文以对粒子群算法的根本问题和粒子群行为特性分析为基础,提出了一种新的粒子群优化算法,该算法在运行过程中根据群体适应度方差与理想方差的比较来动态改变确定当前最佳粒子的惯性权值,该算法增强了粒子群优化算法跳出局部最优解的能力,能够有效避免早熟收敛问题,同时又不引...  (本文共54页) 本文目录 | 阅读全文>>

《机械制造》2019年03期
机械制造

基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测

为了精准预测制造业产能,对粒子群优化算法和反向传播神经网络进行研究,进而提出基于改进粒子群优化-反向传播神经网络的制造业产能预测方法。在这一预测方法中,通过粒子群优化算...  (本文共3页) 阅读全文>>

《控制与决策》2016年12期
控制与决策

层次学习骨干粒子群优化算法

对骨干粒子群优化(BPSO)种群多样性迅速丧失的原因进行分析,提出层次学习骨干粒子群优化算法以克服早熟现象.该算法中粒子依不同的学习概率向粒子自身的最优粒子、优胜粒子...  (本文共6页) 阅读全文>>

《计算机应用与软件》2017年04期
计算机应用与软件

一种面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法

任务调度是云计算及网格计算环境中的重要问题,已有的调度算法往往仅致力于最小化任务的总执行时间而不设置其他约束条件,以致难以实现多种性能指标的同时优化。所提出的面向网络边缘任务调度问题的多方向粒子群优化算法,用于解决并发任务在网络边缘服务节点中的分布式调度问题,调度的目标是在任务执行...  (本文共7页) 阅读全文>>