基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化

张炯<sup>1</sup>; 刘天琪<sup>1</sup>; 苏鹏<sup>1</sup>; 张鑫<sup>2</sup>

引用本文:	张炯,刘天琪,苏鹏,等.基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化[J].电力系统保护与控制,2009,37(9):25-29.
	,et al.[J].Power System Protection and Control,2009,37(9):25-29

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基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化
张炯¹, 刘天琪, 苏鹏, 张鑫²
1.四川大学电气信息学院，四川成都 610065;2.成都电业局，四川成都 610100

摘要:

节能发电调度的目标是实现能耗量最小，合理安排机组发电计划则更为至关重要。在参考文献的基础上，提出了一种用于机组组合优化的遗传粒子群混合优化算法。先用遗传算法求解机组组合，再用粒子群优化算法求解负荷经济分配。按照节能调度思路对遗传算法进行了改进，提高了优化性能。给出了10机算例系统优化结果，验证了该混合算法的可行性和有效性。

关键词: 机组组合负荷经济分配遗传算法(GA) 粒子群优化(PSO)

DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2009.09.005

分类号:

基金项目:

,et al

Abstract:

Key words:

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