提出了一種求解水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度問題的改進(jìn)蝙蝠算法（EBA）。EBA算法在標(biāo)準(zhǔn)蝙蝠算法（BA）的基礎(chǔ)上,采用反向?qū)W習(xí)初始化蝙蝠位置和動態(tài)自適應(yīng)更新蝙蝠速度以改善種群多樣性,同時采用Tent混沌映射更新脈沖發(fā)射率以提高算法的全局收斂性。在一個含4個水電廠的梯級水電站和3臺火電機(jī)組的典型測試系統(tǒng)上進(jìn)行仿真計算,結(jié)果表明相對于BA算法和其他智能優(yōu)化算法,EBA算法可獲得更優(yōu)的發(fā)電費用。 

【文章來源】：水力發(fā)電. 2020,46(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

不同算法的進(jìn)化曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3406154