电力系统经济调度问题采用改进粒子群优化算法进行求解。

简介：
电力系统经济调度问题在电力系统领域占据着核心地位，为此，我们提出了一种改进的粒子群优化算法（ODPSO）。该算法在搜索的早期阶段，运用了广义的反向学习策略，旨在帮助算法迅速逼近更优的搜索区域，从而显著提升收敛速度。而在搜索的后期阶段，则借鉴了差分进化算法的进化机制，对当前种群中最优粒子的信息进行更新和改进，以此来增强种群的多样性，最终助力算法获得全局最优解。为了验证所提出的改进粒子群优化算法的有效性，我们进行了仿真实验，针对CEC2006提出的22个约束性基准测试函数进行了评估。实验结果表明，与其它算法相比，该改进算法在寻优精度和稳定性方面表现出更卓越的性能。此外，我们还将该改进算法应用于两个实际存在的电力系统经济调度问题中，这些问题包含了机组爬坡速率约束、机组禁行区域约束以及电力平衡约束等因素。实验结果表明该方法能够取得令人满意的效果。