針對花朵授粉算法（FPA）尋優(yōu)能力的不足,提出3種策略對其進行改進.雙向?qū)W習策略能夠加強FPA的局部搜索能力;仿嗅覺搜索策略不僅能增加種群的多樣性,還能提升算法的全局尋優(yōu)能力;動態(tài)轉(zhuǎn)換概率策略能夠有效地平衡全局搜索與局部搜索之間的切換.基于上述策略,提出一種具有更強搜索能力的改進型花朵授粉算法（IFPA）,并在此基礎(chǔ)上提出一種新的水火電優(yōu)化調(diào)度模型.該模型在考慮火電站煤耗成本最小和供電公司利潤最大的同時,還考慮采用一定的補償策略使得消費者降低電能的需求.最后,利用IFPA解決考慮需求響應(yīng)的水火電優(yōu)化調(diào)度.仿真結(jié)果表明,改進的算法具有收斂速度快、精度高等優(yōu)點,考慮了需求響應(yīng)的水火電優(yōu)化調(diào)度模型可降低消費者對電能的需求,進而降低火電站的煤耗成本. 

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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3700768