建立了电力系统经济调度模型,该模型以发电成本最小为目标,考虑了火电机组阀点效应和系统运行约束,并提出了求解该模型的饱和度自适应微分进化(saturation and adaptive differential evolution,SADE)算法。为避免算法搜索的盲目性,使...建立了电力系统经济调度模型,该模型以发电成本最小为目标,考虑了火电机组阀点效应和系统运行约束,并提出了求解该模型的饱和度自适应微分进化(saturation and adaptive differential evolution,SADE)算法。为避免算法搜索的盲目性,使算法既能集中于局部最优解又能兼顾全局最优解,引入了控制参数自适应调整策略和饱和度概念,该算法可避免"早熟"现象,收敛速度快。3机组、13机组和40机组算例结果验证了SADE算法的有效性。展开更多
针对非线性Wiener模型的参数辨识问题,提出了一种基于Sigmoid函数及自适应算子改进差分进化(improved differential evolution algorithm with Sigmoid function and adaptive mutation operator,SADE)算法的参数辨识方法。利用Sigmoid...针对非线性Wiener模型的参数辨识问题,提出了一种基于Sigmoid函数及自适应算子改进差分进化(improved differential evolution algorithm with Sigmoid function and adaptive mutation operator,SADE)算法的参数辨识方法。利用Sigmoid函数及自适应变异算子改进了基本差分进化算法的变异操作部分,改进的方法能够有效地克服基本差分进化算法的过早收敛和不稳定性等缺点。将该改进差分进化算法应用于对非线性Wiener模型的参数辨识问题,达到了较高的辨识精度。在仿真试验中,与其它已有方法进行比较,仿真结果说明了所给的参数辨识方法是合理和有效的。展开更多
文摘建立了电力系统经济调度模型,该模型以发电成本最小为目标,考虑了火电机组阀点效应和系统运行约束,并提出了求解该模型的饱和度自适应微分进化(saturation and adaptive differential evolution,SADE)算法。为避免算法搜索的盲目性,使算法既能集中于局部最优解又能兼顾全局最优解,引入了控制参数自适应调整策略和饱和度概念,该算法可避免"早熟"现象,收敛速度快。3机组、13机组和40机组算例结果验证了SADE算法的有效性。
文摘针对非线性Wiener模型的参数辨识问题,提出了一种基于Sigmoid函数及自适应算子改进差分进化(improved differential evolution algorithm with Sigmoid function and adaptive mutation operator,SADE)算法的参数辨识方法。利用Sigmoid函数及自适应变异算子改进了基本差分进化算法的变异操作部分,改进的方法能够有效地克服基本差分进化算法的过早收敛和不稳定性等缺点。将该改进差分进化算法应用于对非线性Wiener模型的参数辨识问题,达到了较高的辨识精度。在仿真试验中,与其它已有方法进行比较,仿真结果说明了所给的参数辨识方法是合理和有效的。