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基于局部搜索BLPSO算法的动态经济调度优化

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动态经济调度可以降低发电运行成本、节省能源,在电力系统运行过程中起着重要作用.针对含电动汽车负载的动态经济调度问题,提出一种基于局部搜索策略的生物地理粒子群算法(BLPSO-OBS).该算法在生物地理粒子群算法中引入观察蜂局部搜索策略,从而提升了求解精度.该算法用于解决含电动汽车的动态经济调度问题,并考虑了电力平衡约束、禁止操作区域约束和爬坡约束等发电约束.统计实验结果表明,BLP⁃SO-OBS是解决动态经济调度问题的一种有效方法.
Optimization of Dynamic Economic Dispatch Using Biogeography-based Learning Particle Swarm Optimization with Local Search

唐柯

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江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013

动态经济调度 电动汽车负载 生物地理粒子群算法 局部搜索

江苏省自然科学基金

BK20160540

2021

10.11907/rjdk.202128

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(6)
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