论文摘要
针对花朵授粉算法(FPA)寻优能力的不足,提出3种策略对其进行改进.双向学习策略能够加强FPA的局部搜索能力;仿嗅觉搜索策略不仅能增加种群的多样性,还能提升算法的全局寻优能力;动态转换概率策略能够有效地平衡全局搜索与局部搜索之间的切换.基于上述策略,提出一种具有更强搜索能力的改进型花朵授粉算法(IFPA),并在此基础上提出一种新的水火电优化调度模型.该模型在考虑火电站煤耗成本最小和供电公司利润最大的同时,还考虑采用一定的补偿策略使得消费者降低电能的需求.最后,利用IFPA解决考虑需求响应的水火电优化调度.仿真结果表明,改进的算法具有收敛速度快、精度高等优点,考虑了需求响应的水火电优化调度模型可降低消费者对电能的需求,进而降低火电站的煤耗成本.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沈艳军,杨鑫,刘允刚
关键词: 改进型花朵授粉算法,双向学习策略,仿嗅觉搜索策略,动态转换概率策略,水火电优化调度,需求响应
来源: 控制与决策 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 三峡大学电气与新能源学院,山东大学控制科学与工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61374028)
分类号: TP18;TM621
DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0356
页码: 1645-1653
总页数: 9
文件大小: 401K
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标签：改进型花朵授粉算法论文; 双向学习策略论文; 仿嗅觉搜索策略论文; 动态转换概率策略论文; 水火电优化调度论文; 需求响应论文;