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智能電網(wǎng)定價(jià)的光學(xué)優(yōu)化算法

2018-03-05 | rar | 0.69 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  為了解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解智能電網(wǎng)的實(shí)時(shí)電價(jià)模型過程中易陷入局部最優(yōu)的不足,引入光學(xué)優(yōu)化算法對實(shí)時(shí)電價(jià)模型進(jìn)行求解。采用可變適應(yīng)度的方法對光學(xué)優(yōu)化算法求解模型過程中的不變適應(yīng)度進(jìn)行改進(jìn),提出自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化(Self-adaptive Optics Inspired Optimization,SAOIO)算法。根據(jù)迭代次數(shù)的變動,自適應(yīng)地變動適應(yīng)度從而提升收斂速度,提高求解精度。針對智能電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)模型,對拉格朗日對偶算法和自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化算法進(jìn)行同步仿真。結(jié)果表明自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化算法能夠更好地尋得全局最優(yōu)電價(jià),提高結(jié)果精度,具有更好的實(shí)用性。
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