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基于自适应混合差分进化算法的水火电力系统短期发电计划优化
被引量:
16
1
作者
卢有麟
周建中
+2 位作者
覃晖
杨俊杰
张勇传
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第13期32-36,共5页
针对水火电力系统发电计划优化问题,引入差分进化(differential evolution,DE)算法,提出了一种自适应混合差分进化算法(adaptive hybrid differential evolution,AHDE)。该算法在计算过程中自适应调整交叉算子,保持了种群的多样性,提高...
针对水火电力系统发电计划优化问题,引入差分进化(differential evolution,DE)算法,提出了一种自适应混合差分进化算法(adaptive hybrid differential evolution,AHDE)。该算法在计算过程中自适应调整交叉算子,保持了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,克服了DE在寻优过程中容易早熟收敛的缺点。同时针对AHDE难以处理实际工程中复杂约束条件问题,提出了一种适合AHDE的约束处理方法。将AHDE应用于求解某水火电力系统的发电计划优化问题,与其他求解方法的对比表明,AHDE求解精度高、计算速度快。
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关键词
差分进化算法
自适应
模拟退火
约束处理
水火电力系统
短期发电计划优化
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职称材料
基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化
被引量:
32
2
作者
汪新星
张明
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第12期16-19,共4页
微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。文中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进...
微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。文中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的:PSO和GA的高。
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关键词
水火电力系统
短期
发电
计划
无功
优化
短期发电计划优化
微粒群算法
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职称材料
题名
基于自适应混合差分进化算法的水火电力系统短期发电计划优化
被引量:
16
1
作者
卢有麟
周建中
覃晖
杨俊杰
张勇传
机构
华中科技大学水电与数字化工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第13期32-36,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2007CB714107)
国家自然科学基金资助项目(50579022)
科技部水利部公益性行业专项科研基金(200701008)~~
文摘
针对水火电力系统发电计划优化问题,引入差分进化(differential evolution,DE)算法,提出了一种自适应混合差分进化算法(adaptive hybrid differential evolution,AHDE)。该算法在计算过程中自适应调整交叉算子,保持了种群的多样性,提高了算法的全局搜索能力,克服了DE在寻优过程中容易早熟收敛的缺点。同时针对AHDE难以处理实际工程中复杂约束条件问题,提出了一种适合AHDE的约束处理方法。将AHDE应用于求解某水火电力系统的发电计划优化问题,与其他求解方法的对比表明,AHDE求解精度高、计算速度快。
关键词
差分进化算法
自适应
模拟退火
约束处理
水火电力系统
短期发电计划优化
Keywords
differential evolution algorithm
adaptive
simulated annealing
constraints handling
hydro-thermal power systems
short-term scheduling optimization
分类号
TM621.1 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化
被引量:
32
2
作者
汪新星
张明
机构
上海交通大学电气工程系
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第12期16-19,共4页
文摘
微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。文中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的:PSO和GA的高。
关键词
水火电力系统
短期
发电
计划
无功
优化
短期发电计划优化
微粒群算法
Keywords
Electric load distribution
Electric power systems
Genetic algorithms
Optimization
Stochastic control systems
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
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1
基于自适应混合差分进化算法的水火电力系统短期发电计划优化
卢有麟
周建中
覃晖
杨俊杰
张勇传
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2009
16
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职称材料
2
基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化
汪新星
张明
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2004
32
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职称材料
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