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南京工程学院科研基金(KXJ06-028)

作品数:1 被引量:27H指数:1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇电力
  • 1篇电力系统
  • 1篇优化算法
  • 1篇群体智能
  • 1篇状态估计
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇参数辨识

机构

  • 1篇南京工程学院

作者

  • 1篇廖德利
  • 1篇邓东华
  • 1篇李先允
  • 1篇陈建华

传媒

  • 1篇继电器

年份

  • 1篇2007
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
粒子群优化算法在电力系统中的应用综述被引量:27
2007年
粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化。该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。在大量参阅国内外相关文献的基础上,简要介绍了PSO算法的工作原理,较为全面地详述了粒子群优化方法在电力系统中的应用,如电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面,并对今后可能的应用指出了研究方向。
陈建华李先允邓东华廖德利
关键词:粒子群优化群体智能状态估计参数辨识
共1页<1>
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