資料介紹
為了解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解智能電網(wǎng)的實時電價模型過程中易陷入局部最優(yōu)的不足,引入光學優(yōu)化算法對實時電價模型進行求解。采用可變適應度的方法對光學優(yōu)化算法求解模型過程中的不變適應度進行改進,提出自適應光學優(yōu)化(Self-adaptive Optics Inspired Optimization,SAOIO)算法。根據(jù)迭代次數(shù)的變動,自適應地變動適應度從而提升收斂速度,提高求解精度。針對智能電網(wǎng)實時電價模型,對拉格朗日對偶算法和自適應光學優(yōu)化算法進行同步仿真。結果表明自適應光學優(yōu)化算法能夠更好地尋得全局最優(yōu)電價,提高結果精度,具有更好的實用性。
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