1、“.....对于本文高维度多变量的解空间问题,需要寻找种合适的算法来解决问题。图粒子的运动示意图图中,表示该粒子目前的运动位置表示群体中所有粒子目前为止搜寻到的最优解,亦即全局最优解表的风电抽水蓄能联合系统能量转化效益研究李强,袁越,李振杰,王伟胜,鲁华永电网技术后,更新粒子的运动速度和运动位置,如下式所示在第次迭代后,重新计算各个粒子的适应度函数值,并更新各个粒子的个体最优解及种群的全局最优解进行退火操作,般情况下,可以取其中,为退火常数,般取为。判定算法是否终止。若负荷算法的终止条件则算法终止并退出,否则继续迭代循环工作,返回步骤。典型的基于模拟退火方法的改进粒子群优化算法的算法流程图如下图所示图基于模拟退火的改进的粒子群优化算法流环形取法示意图环形取法如上图所示,对粒子而言,在第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子本身,第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子第次迭代时,粒子的邻域为......”。

2、“.....以此类推,当第次迭代时,邻域为,此时粒子的邻域扩展到了整个种群。粒子群优化算法的实现针对本文多维度的单目标优化问题,可以确定粒子的维度包括,各个向量分别代表了传统燃煤火力发电机组出力,风力发电机组出力,以及抽水蓄能电站机组出力。由于粒基于风电和抽水蓄能电站联合运行系统的粒子群优化算法原稿优化算法的局部版本包括环形取法,随机环形取法,轮形取法,以及随机轮形取法。图环形取法示意图环形取法如上图所示,对粒子而言,在第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子本身,第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子。以此类推,当第次迭代时,邻域为,此时粒子的邻域扩展到了整个种群。粒子群优化算法的实现针对本文多维度的单目标优化问题,可以确定粒子的维度包括,各个向量分别代表了小的惯性权值来增强算法局部寻优能力,更好的收敛于最优解......”。

3、“.....学习因子也可以在算法的不同时期的过程中,通过动态调整,来改善寻优效率和收敛能力。学习因子随循环迭代次数的变化而更新,线性动态调整的学习因子的计算如下式所示粒子群优化算法的局部版本在全局版的标准粒子群优化算法中,粒子的运动速度更新主要根据两个变量而变化版本在全局版的标准粒子群优化算法中,粒子的运动速度更新主要根据两个变量而变化,即粒子个体最优解和全局最优解。如果改变粒子的运动速度更新公式,让每个粒子的速度更新由粒子个体最优解和粒子邻域内最优解这两个变量来决定,其余不变与全局版的标准粒子群优化算法致,这样就形成了粒子群优化算法的局部版本。局部版本中,粒子的邻域随着循环迭代次数的增加而线性增大,就变为了全局版本的粒子群优化算法。依照领域的取法划分,粒子群示粒子向全局最优解运动的速度表示粒子本身的固有速度......”。

4、“.....考虑联合运行系统的经济性,因而是个单目标优化问题,但有着很多的约束条件和极高的变量维度,采用传统的优化方法无法在短时间内得到最优解,因而,对于本文高维度多变量的解空间问题,需要寻找种合适的算法来解决问题。基于风电和抽水蓄能电站联合运行系统的粒子群优化算法原稿。这样,粒子的运动速度更限定法将粒子的运动范围限定在约束条件簇内的解空间,保证粒子在可行解空间内运动寻优。这种方法保证了粒子的解为可行解,避免了算法对于非可行解的计算,提高了算法的寻优效率。粒子在算法初始化时需随机分布在可行解空间内,在每次循环迭代后,都需检查位置更新后粒子是否仍在可行解空间内。基于风电和抽水蓄能电站联合运行系统的粒子群优化算法原稿。粒子群优化算法的理论思想粒子群优化算法,初始化为解空间内的群随机分布的粒子新公式可以写为而如何合理地设置参数惯性权值影响着算法的寻优能力,当惯性权值取值较大时......”。

5、“.....有利于粒子群优化算法的全局寻优能力,但易陷入局部最优解,当惯性权值取值较小时,粒子的运动惯性较小,这是会较好发挥粒子群优化算法的局部寻优能力,但收敛速度很慢。因此将者结合起来,在算法寻优过程的初期,适合使用较大的惯性权值来增加全局寻优能力,更快的接近最优解,而在算法寻优过程的后期,适合使用较摘要风力发电机组抽水蓄能电站以及传统燃煤火力发电机组的协同优化,考虑联合运行系统的经济性,因而是个单目标优化问题,但有着很多的约束条件和极高的变量维度,采用传统的优化方法无法在短时间内得到最优解,因而,对于本文高维度多变量的解空间问题,需要寻找种合适的算法来解决问题。图粒子的运动示意图图中,表示该粒子目前的运动位置表示群体中所有粒子目前为止搜寻到的最优解,亦即全局最优解表,对各个粒子计算其被接受概率,亦即可替换种群最优解的概率,如下式所示在第次迭代后,更新粒子的运动速度和运动位置......”。

6、“.....重新计算各个粒子的适应度函数值,并更新各个粒子的个体最优解及种群的全局最优解进行退火操作,般情况下,可以取其中,为退火常数,般取为。判定算法是否终止。若负荷算法的终止条件则算法终止并退出,否则继续迭代循环工作,返回步骤。典型的基于模拟退火方法的,即粒子个体最优解和全局最优解。如果改变粒子的运动速度更新公式,让每个粒子的速度更新由粒子个体最优解和粒子邻域内最优解这两个变量来决定,其余不变与全局版的标准粒子群优化算法致,这样就形成了粒子群优化算法的局部版本。局部版本中,粒子的邻域随着循环迭代次数的增加而线性增大,就变为了全局版本的粒子群优化算法。依照领域的取法划分,粒子群优化算法的局部版本包括环形取法,随机环形取法,轮形取法,以及随机轮形取法。图新公式可以写为而如何合理地设置参数惯性权值影响着算法的寻优能力,当惯性权值取值较大时,粒子的运动惯性较大,有利于粒子群优化算法的全局寻优能力......”。

7、“.....当惯性权值取值较小时,粒子的运动惯性较小,这是会较好发挥粒子群优化算法的局部寻优能力,但收敛速度很慢。因此将者结合起来,在算法寻优过程的初期,适合使用较大的惯性权值来增加全局寻优能力,更快的接近最优解,而在算法寻优过程的后期,适合使用较优化算法的局部版本包括环形取法,随机环形取法,轮形取法,以及随机轮形取法。图环形取法示意图环形取法如上图所示,对粒子而言,在第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子本身,第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子。以此类推,当第次迭代时,邻域为,此时粒子的邻域扩展到了整个种群。粒子群优化算法的实现针对本文多维度的单目标优化问题,可以确定粒子的维度包括,各个向量分别代表了权值来增加全局寻优能力,更快的接近最优解,而在算法寻优过程的后期,适合使用较小的惯性权值来增强算法局部寻优能力,更好的收敛于最优解......”。

8、“.....学习因子也可以在算法的不同时期的过程中,通过动态调整,来改善寻优效率和收敛能力。学习因子随循环迭代次数的变化而更新,线性动态调整的学习因子的计算如下式所示粒子群优化算法的局基于风电和抽水蓄能电站联合运行系统的粒子群优化算法原稿优化算法的局部版本包括环形取法,随机环形取法,轮形取法,以及随机轮形取法。图环形取法示意图环形取法如上图所示,对粒子而言,在第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子本身,第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子第次迭代时,粒子的邻域为,邻域为粒子。以此类推,当第次迭代时,邻域为,此时粒子的邻域扩展到了整个种群。粒子群优化算法的实现针对本文多维度的单目标优化问题,可以确定粒子的维度包括,各个向量分别代表了电抽水蓄能联合运行系统的模拟研究刘德有,谭志忠......”。

9、“.....袁越,李振杰,王伟胜,鲁华永电网技术。因此,本文采用了粒子群优化算法作为基础,对联合运行系统的优化进行求解。基于改进粒子群优化算法的算法流程图如下图所示图基于模拟退火的改进的粒子群优化算法流程图结语针对所提出的含风力发电机组和抽水蓄能电站的联合运行系统,考虑到所求解的优化问题的复杂性,拟采用粒子群优化算法进行求解,并对该算法的原理,特点,参数设置,约束处理等方面做出了详尽的介绍。针对粒子群优化算法的特点,本文采用了基于模拟退火的改进的粒子群优化算法进行求解,对该方法的算法思想和算法流程做出了简要的说明。参考文献风新公式可以写为而如何合理地设置参数惯性权值影响着算法的寻优能力,当惯性权值取值较大时,粒子的运动惯性较大,有利于粒子群优化算法的全局寻优能力,但易陷入局部最优解,当惯性权值取值较小时,粒子的运动惯性较小,这是会较好发挥粒子群优化算法的局部寻优能力......”。