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标准粒子群优化算法应用于电力系统
标准粒子群优化算法应用于电力系统
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粒子群算法
电力系统
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2018-11-25
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编写的标准粒子群优化算法，可应用于各个领域。应用于电力系统较为成功。
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粒子群求解电力系统机组组合优化问题
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利用PSO算法，通过matlab平台实现，旨在解决机组优化问题，适合初学者了解粒子群算法及其应用，程序内有相关注释，为避免算法陷入局部最优，对相关算子做了适当改进。
求解电力系统经济调度问题的改进粒子群优化算法
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电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,提出一种改进粒子群优化(ODPSO)算法.改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛速度;在搜索后期,借鉴差分进化算法的进化机制设计改进的变异和交叉策略,对当前种群的最优粒子进行更新,从而提高种群的多样性,进而协助算法获得全局最优解.为了验证改进粒子群优化算法的有效性,对CEC200
电力系统33节点粒子群算法。（一般用于配网重构）
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33节点的辐射型电网可用的粒子群算法，通过不同的开关情况进行重构。直接运行main.m，再输入33就行了
基于遗传算法的电力系统无功优化程序
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基于遗传算法的电力系统无功优化程序，很有用的。
电力系统无功优化程序（超经典）
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本程序是由C++编写的电力系统的无功优化程序，编写逻辑性强，极为经典，是难得一见的学习无功优化编程的好资料。
粒子群算法无功优化程序
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基于粒子群算法的配电网无功优化程序，利用了IEEE30节点进行MATLAB编程
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基于matlab的基本粒子群优化算法，可应用与最优潮流计算等，可供参考
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标准粒子群优化算法.zip
（6个子文件）
标准粒子群优化算法
main.m
1KB
errorcompute.m
27B
outputdata.m
361B
updatepop.m
695B
adapting.m
690B
initial.m
1KB
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