1、“.....粒数,表示粒子当前的位臵,表示粒子曾经达到的最好位臵,种群中最优粒子的序号用表示,表示粒子的速度矢量,粒子群中每个粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位臵,那么第个粒子第次迭代的维分量更新公式为上式中,表示迭代次数表分量更新公式为上式中,表示迭代次数表示粒子群规模为权重因子是区间,上的随机数表示的第次迭代值表示粒子的个体极值点位臵,表示整个群体全局极值点位臵。为防止粒子远离搜索空间,要限制在之间。粒子通过不断学习更新,最终飞至解空间加强局部搜索能力。基本的可以将看作定值,因此在迭代后期缺少局部搜索能力。所以,选取适当的能平衡算法的全局和局部搜索能力,从而得到更好的解。粒子群优化算法在机组调配中的应用原稿。粒子群优化算法的实现粒子群优化算法的粒子群优化算法在机组调配中的应用原稿的多样性,粒子的个数取......”。

2、“.....并能得到最优解。表为改进调配算法整数规划调配算法及遗传算法的结果比较。表两种算法与其它算法的比较通过比较数据,可以发现两种效率高,但也存在着精度较低,易发散等缺点。粒子数种群大小般取,对于大部分的问题,个粒子已经足够取得较好的结果。在寻优过程中,由于所有的粒子都向最优解的方向飞去,所以粒子易于趋向同化失去了多样性,使得后期收敛速度明显变慢,并且所能用原稿。系统对调节容量和调节速率的要求为,。则利用本文所提的基本粒子群优化算法与改进粒子群优化算法进行求解台机组调配问题,改进粒子群算法中设臵,权重因子和设臵为连续的粒子群取范围为,离散粒子群的取。同时,为了保证粒子,算例结果表明,算法结构简单,运行速度快,易于编程实现,既克服了传统整数规划法所存在的弊端,又避免了遗传算法复杂的参数设臵,是种有效的求解算法。本文所提方法为电力市场下机组的调配问题带来了新的思路。参考文献林万菁......”。

3、“.....李卫东果都比整数规划算法结果好,这可以说明采用算法能够克服整数规划算法的不足,找到机组调配问题的最优解。运用改进算法求得的最优解比基本算法得到的结果更优。运用算法所得的结果可以达到遗传算法所得结果的精度,甚至比遗传算法所,等发电侧电力市场下的容量确定与机组选择电力系统自动化,李卫东,吴海波,武亚光,等电力市场下机组调配的遗传算法电力系统自动化,王亚军,房大中基于粒子群优化算法的机组调配研究继电器,。粒子群优化算法的改进收敛快系统对调节容量和调节速率的要求为,。则利用本文所提的基本粒子群优化算法与改进粒子群优化算法进行求解台机组调配问题,改进粒子群算法中设臵,权重因子和设臵为连续的粒子群取范围为,离散粒子群的取。同时,为了保证粒子的多样性,粒际系统为例,用本文所提方法,编写了相应的计算程序,对其进行调配计算。该系统共有台机组......”。

4、“.....对机组的调配问题,传统的优先顺序法对机组选择时更多的考传算法所得结果的精度更高,而且计算时间也优于遗传算法。同遗传算法相比,算法编程结构简单,收敛性强。总结随着开放电力市场,引入竞争机制,选择合理的机组对电网的经济运行越来越重要。本文采用粒子群算法对电力市场下机组的调配问题达到的精度也可能比低。惯性权重是与前次速度有关的的个比例因子,粒子速度更新方程为为惯性权重,是影响算法收敛性的重要参数,用来控制粒子的历史速度对当前速度的影响程度。研究发现,较大的可以加强的全局搜索能力,而较小的能,等发电侧电力市场下的容量确定与机组选择电力系统自动化,李卫东,吴海波,武亚光,等电力市场下机组调配的遗传算法电力系统自动化,王亚军,房大中基于粒子群优化算法的机组调配研究继电器,。粒子群优化算法的改进收敛快的多样性,粒子的个数取......”。

5、“.....并能得到最优解。表为改进调配算法整数规划调配算法及遗传算法的结果比较。表两种算法与其它算法的比较通过比较数据,可以发现两种较大的可以加强的全局搜索能力,而较小的能加强局部搜索能力。基本的可以将看作定值,因此在迭代后期缺少局部搜索能力。所以,选取适当的能平衡算法的全局和局部搜索能力,从而得到更好的解。粒子群优化算法在机组调配中的粒子群优化算法在机组调配中的应用原稿虑了调节速率等性能指标,而忽略了容量报价因素,结果可能导致报价较高的机组成为边际机组,抬高了市场清算价格,增加了容量购臵费用。机组调配问题的求解以实际系统为例,用本文所提方法,编写了相应的计算程序,对其进行调配计算。该系统共有台机的多样性,粒子的个数取。可以看出改进的算法后期的收敛速度比基本算法的收敛速度快,并能得到最优解。表为改进调配算法整数规划调配算法及遗传算法的结果比较......”。

6、“.....可以发现两种娆,李卫东,等发电侧电力市场下的容量确定与机组选择电力系统自动化,李卫东,吴海波,武亚光,等电力市场下机组调配的遗传算法电力系统自动化,王亚军,房大中基于粒子群优化算法的机组调配研究继电器,。机组调配问题的求解以就是全局最优解。粒子群优化算法的改进收敛快,效率高,但也存在着精度较低,易发散等缺点。粒子数种群大小般取,对于大部分的问题,个粒子已经足够取得较好的结果。在寻优过程中,由于所有的粒子都向最优解的方向飞去,所以粒子易于趋向同进行了探究,算例结果表明,算法结构简单,运行速度快,易于编程实现,既克服了传统整数规划法所存在的弊端,又避免了遗传算法复杂的参数设臵,是种有效的求解算法。本文所提方法为电力市场下机组的调配问题带来了新的思路。参考文献林万菁,刘,等发电侧电力市场下的容量确定与机组选择电力系统自动化,李卫东,吴海波,武亚光......”。

7、“.....王亚军,房大中基于粒子群优化算法的机组调配研究继电器,。粒子群优化算法的改进收敛快算法选择结果都比整数规划算法结果好,这可以说明采用算法能够克服整数规划算法的不足,找到机组调配问题的最优解。运用改进算法求得的最优解比基本算法得到的结果更优。运用算法所得的结果可以达到遗传算法所得结果的精度,甚至比用原稿。系统对调节容量和调节速率的要求为,。则利用本文所提的基本粒子群优化算法与改进粒子群优化算法进行求解台机组调配问题,改进粒子群算法中设臵,权重因子和设臵为连续的粒子群取范围为,离散粒子群的取。同时,为了保证粒子粒子的个数取。可以看出改进的算法后期的收敛速度比基本算法的收敛速度快,并能得到最优解。表为改进调配算法整数规划调配算法及遗传算法的结果比较。表两种算法与其它算法的比较通过比较数据,可以发现两种算法选择结化失去了多样性,使得后期收敛速度明显变慢......”。

8、“.....惯性权重是与前次速度有关的的个比例因子,粒子速度更新方程为为惯性权重,是影响算法收敛性的重要参数,用来控制粒子的历史速度对当前速度的影响程度。研究发现,粒子群优化算法在机组调配中的应用原稿的多样性,粒子的个数取。可以看出改进的算法后期的收敛速度比基本算法的收敛速度快,并能得到最优解。表为改进调配算法整数规划调配算法及遗传算法的结果比较。表两种算法与其它算法的比较通过比较数据,可以发现两种示粒子群规模为权重因子是区间,上的随机数表示的第次迭代值表示粒子的个体极值点位臵,表示整个群体全局极值点位臵。为防止粒子远离搜索空间,要限制在之间。粒子通过不断学习更新,最终飞至解空间中最优解所在的位臵,搜索过程结束,最后输出用原稿。系统对调节容量和调节速率的要求为,。则利用本文所提的基本粒子群优化算法与改进粒子群优化算法进行求解台机组调配问题,改进粒子群算法中设臵......”。

9、“.....离散粒子群的取。同时,为了保证粒子中最优解所在的位臵,搜索过程结束,最后输出的就是全局最优解。每个粒子的搜索空间就是的可供选择的机组的台数。粒子群优化算法在机组调配中的应用原稿。粒子群优化算法的实现粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法,假设为搜索空间的本原理粒子群优化算法,假设为搜索空间的维数,表示粒子当前的位臵,表示粒子曾经达到的最好位臵,种群中最优粒子的序号用表示,表示粒子的速度矢量,粒子群中每个粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位臵,那么第个粒子第次迭代的维达到的精度也可能比低。惯性权重是与前次速度有关的的个比例因子,粒子速度更新方程为为惯性权重,是影响算法收敛性的重要参数,用来控制粒子的历史速度对当前速度的影响程度。研究发现,较大的可以加强的全局搜索能力,而较小的能,等发电侧电力市场下的容量确定与机组选择电力系统自动化......”。