"基于粒子群优化算法的AGC机组调配研究"
本文研究了基于粒子群优化算法的AGC机组调配问题，提出了一个新的AGC机组调配方法。该方法基于AGC机组调配的数学模型，考虑了机组调节容量、调节速率等约束条件。引入了粒子群优化算法的基本原理，并分析了参数的不同取值对算法收敛性的影响。
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群搜索食物的过程来搜索最优解。该算法的优点是收敛速度快，能够克服整数规划法可能得不到最优解的缺点。与遗传算法比较，粒子群优化算法具有收敛性好、收敛速度快的优点。
在电力市场中，AGC机组调配是辅助服务领域中的一个重要研究内容。 AGC机组调配的主要任务是调整发电出力，以维持电力系统的频率在允许范围内，并维持和控制联络线上的交换功率在一定的范围内。为了实现这些功能，需要对AGC机组进行调配，以确保电力系统的安全稳定运行。
本文的研究结果表明，基于粒子群优化算法的AGC机组调配方法可以克服整数规划法可能得不到最优解的缺点，并且具有收敛性好、收敛速度快的优点。该方法可以为AGC机组调配问题提供了一种新的有效算法。
此外，本文还讨论了AGC机组调配的数学模型、粒子群优化算法的基本原理、参数设置对算法收敛性的影响等问题。研究结果可以为电力市场的AGC机组调配提供有价值的参考。
关键词：电力市场；自动发电控制；粒子群优化算法；机组调配
本文的研究结果表明，基于粒子群优化算法的AGC机组调配方法是一种有效的解决方案，可以克服整数规划法可能得不到最优解的缺点，并且具有收敛性好、收敛速度快的优点。该方法可以为AGC机组调配问题提供了一种新的有效算法，对电力市场的AGC机组调配具有重要的参考价值。
