梯度微粒群算法在经济负荷分配中的应用

针对微粒群算法在解决电力系统经济负荷分配(ED)时容易早熟收敛和后期收敛速度慢的特点,将梯度微粒群算法(GPSO)应用于ED问题的求解,算法考虑了机组的运行约束。本算法对在迭代过程中微粒的位置及适应度计算,获取梯度信息,进一步调整惯性权重,从而提高基本微粒群算法的收敛速度,避免其容易陷入局部极值。运用GPSO算法对IEEE30节点系统进行计算,并将其计算结果与微粒群算法(PSO)、梯度法和遗传算法(GA)进行比较,优化结果好于上述3种方法,分析表明该方法是可行的、有效的。