文献类型：期刊文章

作　　者：李荣[1] 贺兴时[1] 杨新社[2]

LI Rong;HE Xingshi;YANG Xinshe(School of Science,Xi’an Polytechnic University,Xi’an 710048,China;School of Science&Technology,Middlesex University,London NW44BT,UK)

机构地区：[1]西安工程大学理学院,西安710048 [2]密德萨斯大学科学与技术学院,伦敦NW44BT

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：陕西省重点研发计划项目(2018kw-021);陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JQ-831);西安工程大学研究生创新基金(chx2020033)。

年　　份：2021

卷　　号：57

期　　号：13

起止页码：258-268

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对基本MFO算法存在后期收敛速度较慢、收敛精度低等缺点,提出了一种基于差分进化的改进飞蛾优化算法(DEMFO)。该算法首先将差分进化算法融合到MFO算法中,使得飞蛾种群个体之间具有变异、交叉、选择机制,DEMFO算法拥有更强的全局和局部搜索能力;运用柯西变异算子对飞蛾最优位置进行变异更新产生新解,保持飞蛾种群的多样性,帮助算法跳出局部最优;再引入动态自适应权重因子,使飞蛾的更新方式更具灵活性,引导算法朝着正确的搜索方向进行,从而有效地提高了算法的收敛性和精度;对该算法用8个测试函数进行仿真实验,从实验结果可以看出DEMFO算法在收敛速度和收敛精度上有了显著提高。将该算法成功应用于求解电力系统负荷经济调度(Economic Dispatch,ED)模型,在Matlab平台对140台机组算例进行了仿真,相比基本MFO算法,提出的DEMFO算法能够获得更高质量的优化解,提供更好的负荷经济调度方案,从而有效降低发电成本,产生巨大的经济效益。

关 键 词：DEMFO算法  差分进化算法 柯西变异算子  动态自适应权重因子  电力系统负荷经济调度  

分 类 号：TM762] TP39]