基于粒子群优化的电力系统经济负荷调度研究进展
神经与进化计算
2019-01-01 v1
摘要
元启发式粒子群优化（PSO）算法已成为电气工程不同领域中求解高度约束的非线性非凸优化问题最有前景的优化技术之一。电力系统的经济运行是电气工程中最重要的领域之一，其中 PSO 已有效用于解决实际系统的各类问题。本文全面综述了使用各类 PSO 算法求解电力系统工程经济负荷调度（ELD）问题各方面研究的工作。我们确定了 ELD 问题的五个重要领域，并将使用 PSO 在 ELD 总体领域发表的论文归类至这五个部分。这五个领域为：(i) 单目标经济负荷调度，(ii) 动态经济负荷调度，(iii) 含非传统电源的经济负荷调度，(iv) 多目标环境/经济调度，以及 (v) 微电网经济负荷调度。在每一类末尾提供了简要描述论文主要特征的表格。综述结论给出了有前景的未来工作。
引用
@article{arxiv.1812.11610,
title = {State-of-the-Art Economic Load Dispatch of Power Systems Using Particle Swarm Optimization},
author = {Mahamad Nabab Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.11610},
year = {2019}
}