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基于粒子群算法的电力系统机组组合优化求解

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简介：
本研究运用粒子群算法对电力系统的机组组合问题进行优化求解，旨在提高系统运行经济性和可靠性，为电网调度提供科学依据。 本段落利用粒子群优化（PSO）算法，在MATLAB平台上实现机组优化问题的解决方案。该程序适合初学者学习粒子群算法及其应用，并在代码中加入了详细的注释以帮助理解。为了防止算法陷入局部最优解，对相关算子进行了适当的改进。

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  • 基于粒子群算法的电力系统机组组合优化求解
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    本研究运用粒子群算法对电力系统的机组组合问题进行优化求解，旨在提高系统运行经济性和可靠性，为电网调度提供科学依据。 本段落利用粒子群优化（PSO）算法，在MATLAB平台上实现机组优化问题的解决方案。该程序适合初学者学习粒子群算法及其应用，并在代码中加入了详细的注释以帮助理解。为了防止算法陷入局部最优解，对相关算子进行了适当的改进。
     
  • 基于粒子群算法的机组组合问题优化研究.pdf
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    本文探讨了应用粒子群优化算法解决电力系统中的机组组合问题，旨在提高发电成本效率及增强系统的稳定性。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 本段落探讨了粒子群算法在机组组合问题中的应用及其优化效果。
     
  • 基于粒子群和灰狼优化的组合算法（PSO-GWO）.m
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    本代码实现了一种结合粒子群优化(PSO)与灰狼优化(GWO)优势的新型组合算法（PSO-GWO），旨在提升复杂问题求解效率和精度。 粒子群算法与灰狼优化结合算法（PSO-GWO）是一种将两种不同优化方法相结合的技术。该技术的实现文件名为PSO-GWO.m。
     
  • 采用粒子群算法的机组组合计算
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    本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法解决电力系统中的机组组合问题的方法。通过模拟鸟群觅食行为，该算法有效搜索最优解，旨在最小化发电成本和损耗，同时满足电网运行约束条件。 本段落提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法。首先采用新的策略生成粒子,以确保所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,从而使整个算法只在可行解区域内进行搜索；然后引入优化窗口的概念和启发式的规则来缩短计算时间并提高优化精度。仿真结果表明，所提出的算法具有高质量解决方案、快速收敛的特点，充分证明了其能够有效解决机组组合问题。
     
  • 基于MATLAB/CPLEX的电力系统机组组合优化.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB与CPLEX工具箱开发的电力系统机组组合优化模型及其求解方法。通过高效算法实现发电成本最小化，并保证电网安全稳定运行，适用于电力行业技术人员和研究者参考学习。 基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合成功求解了表格化和图示化的结果，包括每个单位在各时段的启停计划、最佳输出以及包含的各个时段直流潮流等信息。相关文件如下：电力系统机组组合优化\excel2017.xls（53760字节，最后修改日期为2017-11-13）；电力系统机组组合优化\jizuzuheyouhua.m（7584字节，最后修改日期为2017-11-24）；电力系统机组组合优化\基本要求.docx（184428字节，最后修改日期为2017-11-26）。
     
  • 基于免疫粒子群算法的电力系统 reactive power 优化
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    本研究提出了一种基于免疫粒子群算法的新方法，用于提高电力系统的无功功率优化效率和稳定性，旨在解决传统算法中的局限性。 通过仿真计算分析了IEEE-30节点系统后发现，本段落提出的动态无功优化模型既简单又有效，并且具备很高的实用价值。此外，示例研究还表明免疫粒子群算法能够迅速摆脱局部最优解并找到全局最优解，同时具有快速收敛和高精度的特点，这确保了在每个时间段内都能接近或达到全局最优解的动态无功优化过程，从而提高了整体的精确度与速度。
     
  • 基于改良粒子群算法的电力系统无功优化
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    本研究提出了一种改进的粒子群优化算法，专门用于解决电力系统的无功功率优化问题，有效提升了电网运行效率与稳定性。 通过对IEEE14节点系统的优化配置表明,本段落采用的改进粒子群算法在电力系统无功优化问题上是有效的。该算法结构简单、收敛性好且寻优质量高，适用于求解电力系统的无功优化问题，并具有一定的应用前景。
     
  • 粒子群算法、遗传算法及其组合的优化方法
    优质
    本研究探讨了粒子群算法与遗传算法在解决复杂问题中的应用，并探索两者结合产生的优化效果。 用MATLAB实现了标准粒子群算法、遗传算法以及粒子群与遗传算法的结合算法，可以直接运行。
     
  • 基于粒子群算法的非线性方程组求解
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    本研究提出了一种利用改进粒子群优化算法解决非线性方程组问题的方法，通过模拟群体智能搜索最优解。该方法在多个测试函数上验证了其有效性和优越性。 用粒子群算法求解非线性方程组非常简单，适合初学者学习。这是一种典型的粒子群算法应用，并且可以通过Delphi编程来实现。
     
  • 电力系统中的机组组合优化问题
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    《电力系统中的机组组合优化问题》旨在探讨如何通过科学的方法和模型，对发电机组进行最优调度与组合，以满足电力系统的安全、经济运行需求。 关于机组组合优化的MATLAB程序已编写完成，并且原始数据已经输出到表格里，可以直接运行。