改进自适应禁忌退火粒子群算法的电力系统环境经济调度

作者：史磊; 熊国江^*; 潘政; 刘宇; 何其多; 付子怡

来源：实验室研究与探索, 2022, 41(10): 116-127.

DOI：10.19927/j.cnki.syyt.2022.10.024

• 电力系统
• 环境经济调度
• 价格罚模型
• 退火粒子群
• 自适应参数
• 禁忌激励

为提高粒子群算法的全局搜索能力，避免陷入局部极值，提出一种改进自适应禁忌退火粒子群算法(IATAPSO),用于求解电力系统环境经济调度。采用修改平均价格罚因子将环境经济调度转化为单目标优化问题。在IATAPSO中，惯性系数采用反正切函数控制策略，学习因子按照余弦函数策略进行变换，实现全局搜索能力与局部搜索能力之间的协调与配合；为避免出现前期大量粒子聚集的“早熟”现象，引入禁忌激励的退火选择机制，来选择全局最优位置的替代解，增大粒子跳出局部极值的概率。通过15机系统仿真验证了IATAPSO算法的可行性和有效性。

• 出版日期2022
• 单位贵州大学