基于改进粒子群算法的整流供电智能优化调度
本文针对粒子群算法易早熟收敛的局限性,提出了一种带变异的改进自适应粒子群优化(PSO)算法。该算法根据群体适应度变化率自动调整惯性权值,根据当前种群的平均粒距确定种群中部分粒子的变异概率。对于大型锌电解过程中的整流供电调度问题,建立了以用电费用及耗电量最少为目标的整流供电优化调度模型,并应用改进算法进行优化求解,获得最优调度方案。工业应用效果表明,按最优调度方案组织生产显著降低了用电费用,同时有利于电网负荷的平衡运行。
设备电源 整流供电 自适应控制 粒子群优化
阳春华 谷丽姗 桂卫华
中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
国内会议
杭州
中文
1655-1659
2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）