典型文献
基于粒子群算法的电力系统调度方法
文献摘要：
现代电力系统调度结构方案优化对其自身结构组成具有重要作用,能够减小电力负荷、降低系统运行成本、减少环境污染,为了提升电力系统供电的安全能力和经济效果,提出了基于粒子群(Partiole Swarm Optimization,PSO)算法的电力系统调度方法.通过指数函数构建电力系统调度结构优化模型,利用模型分析发电机污染物排放情况,以约束条件为基础获取电力系统调度分布模式,采用改进粒子群算法计算目标函数最优解,实现调度模型的最优调度.测试结果表明,所提方法电源功率出力较高、发电综合成本较低、系统调度时间较短,为电力系统调度的安全化、经济化和环保化起到重要推动作用.
文献关键词：
粒子群算法(PSO);调度结构优化模型;负荷功率;目标函数
中图分类号：
作者姓名：
张智鹏
作者机构：
国网陕西西咸新区供电公司,陕西西安 712000
文献出处：
引用格式：
[1]张智鹏-.基于粒子群算法的电力系统调度方法)[J].通信电源技术,2022(09):63-67
A类：
Partiole,调度结构优化模型
B类：
电力系统调度,调度方法,现代电力系统,结构方案,方案优化,结构组成,电力负荷,系统运行成本,安全能力,经济效果,Swarm,Optimization,PSO,指数函数,函数构建,发电机,污染物排放,放情,分布模式,改进粒子群算法,算法计算,最优解,调度模型,最优调度,电源功率,出力,综合成本,安全化,经济化,环保化,负荷功率
AB值：
0.320148
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