基于改进粒子群算法的电站锅炉NO_x排放预测控制及优化.pdf下载

weixin_39820835 2021-10-07 10:54:40

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一篇非常好的关于粒子群算法应用的文章，主要应用在电站锅炉污染物排放预测与控制优化方面

[1]张海妮.基于改进的小生境粒子群算法在函数优化中的应用[J].河南科学,2018,36(04):499-504. [2]郑能,丁晓群,郑程拓,管志成,蒋煜.含高比例光伏的配电网有功—无功功率多目标协调优化[J].电力系统自动化,2018,42(06):33-39+91. [3]孙卓新,朱永强,倪一峰,叶青,刘颖.基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化[J].电力建设,2014,35(04):25-30. [4]张涛,张东方,王凌云,徐雪琴,周远化,张晓林.基于改进小生境粒子群算法的主动配电网优化重

粒子群算法求解梯级水电站调度优化问题完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

梯级水火电力优化调度是指在梯级水电站和火电站之间进行电力优化调度，以实现电力系统的经济运行和电力供应的平稳性。粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，可以用于解决复杂的优化问题。本文基于粒子群算法，研究梯级水火电力优化调度问题。首先，本文建立了梯级水火电力优化调度的数学模型，考虑了水电站的水能储备、水流调度和发电成本，以及火电站的燃料成本和发电成本。然后，利用粒子群算法对该优化问题进行求解，通过优化调度方案，使得电力系统的总成本最小化，同时满足电力供应的需求和水资源的合理利用。

1 简介 粒子群算法（ Particle Swarm Optimization, PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略？寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜素。PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。用一种粒子来模拟上述的鸟类个体，每个粒子可视为N维搜索空间中的一个搜

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