| 一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用 |
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| 引用本文： | 徐余法,高洁,陈国初.一种改进粒子群算法及其在风电场中的应用[J].华东理工大学学报(自然科学版),2012,38(3):360-364. |
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| 作者姓名： | 徐余法 高洁 陈国初 |
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| 作者单位： | 1. 上海电机学院,上海,200240
2. 华东理工大学信息科学与工程学院,上海,200237 |
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| 基金项目： | 上海市自然科学基金项目，上海市教委科研创新重点项目，上海市教委重点学科项目 |
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| 摘 要： | 针对传统粒子群寻优速度慢的缺点,引进了种群平均速度的定义。用平均速度表征粒子群的活跃程度,并作为粒子群惯性权重和学习因子调节的依据,加快了粒子群的寻优速度。针对粒子群容易陷入局部极值的缺点,提出将模拟退火算法引入粒子群算法,将粒子群的平行快速寻优能力和模拟退火的概率突跳特性相结合,保持了群体多样性,有效地避免了局部收敛。对2个典型测试函数的寻优问题进行仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性。将改进的粒子群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,该方法具有更高的拟合精度。
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| 关 键 词： | 粒子群优化 平均速度 模拟退火 风电场 风速模型 |
An Improved Particle Swarm Algorithm and Its Application in Wind Farm |
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| XU Yu-fa,GAO Jie,CHEN Guo-chu.An Improved Particle Swarm Algorithm and Its Application in Wind Farm[J].Journal of East China University of Science and Technology,2012,38(3):360-364. |
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| Authors: | XU Yu-fa GAO Jie CHEN Guo-chu |
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| Institution: | 1 (1.Shanghai Dianji University,Shanghai 200240,China;2.School of Information Science and Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai 200237,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization average speed simulated annealing wind farm wind speed model |
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