基于动态改变惯性权自适应粒子群算法的电厂负荷分配研究

Multi-objective load distribution optimization for thermal power plants based on adaptive particle swarm algorithm with dynamically changing inertia weight

机组负荷分配问题具有不连续、非凸、非线性的目标函数,同时还受负荷和约束条件的限制,传统的负荷分配算法很难求解此类问题。本文提出了一种动态改变惯性权自适应粒子群算法(DCWPSO),通过添加进化速度因子和粒子的聚集度对粒子群算法中惯性权值公式进行改进,改进后的算法能更好地将总负荷分配给各台机组,防止算法早熟收敛,提高算法的寻优速度。通过算例的计算,并与基本粒子群算法相比较结果证明该算法的有效性,提高了解的寻优能力和收敛速度。