摘要：动态经济调度（Dynamic Economic Dispatch,DED）问题是电力系统运行与控制领域比较经典的多变量、非线性、强约束优化问题。为解决该问题,提出了将粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和基本生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）相结合的改进生物地理学优化算法,并将该改进方法应用于一天24时段10机39节点标准算例。在考虑网损与不考虑网损两种情况下分别进行仿真分析,并将仿真结果与PSO和基本BBO算法以及参考文献中提出的六种智能算法进行对比,验证了该改进算法的有效性及在寻优能力上的提高。

关键词：动态经济调度 生物地理学优化算法 阀点效应 约束处理 

单位：武汉大学电气工程学院 湖北武汉430072