基于改進粒子群算法的電力系統(tǒng)經濟調度研究

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摘 要：電力系統(tǒng)經濟調度問題的目標函數(shù)具有非線性、不連續(xù)、高維度和強約束的特點。由于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)解，當面對多維問題時搜索效率較低，因此本文提出了一種改進的粒子群優(yōu)化算法。該算法加入了動態(tài)慣性權重和動態(tài)加速常數(shù)策略，能夠在迭代過程中自適應調節(jié)相關參數(shù)大小，以獲得最優(yōu)的搜索性能。并引入模擬退火機制，賦予搜索過程概率突跳的能力，使粒子群在進化過程中能夠以一定的概率接受更差的解，以降低局部最優(yōu)解產生的可能性。（剩余5520字）