提升精度与速度的偏导加速果蝇优化算法应用于电厂机组负荷分配

本文主要探讨了"偏导加速果蝇优化算法在电厂机组负荷分配中的应用"。作者荣淼、王庆、陈杨和夏长红来自中国矿业大学（徐州）信息与电气工程学院，他们针对果蝇优化算法在电力系统中的经济调度问题，特别是其在精度和收敛速度上的局限性进行了深入研究。果蝇优化算法，作为一种基于生物启发的进化算法，虽然在寻找解决方案时具有直观性和计算效率的优点，但在处理复杂优化问题时可能表现出不足。 为了改善这些问题，研究者提出了一种创新方法：首先，将果蝇优化算法作为一次优化算法，通过其初步搜索来获得一个初始解。然后，这个解被用作输入，驱动偏导下降算法，这是一种二次优化算法，旨在进一步提升求解的精确性和收敛速度。这种结合策略被称为偏导加速果蝇优化算法。 实验分析结果显示，该新算法在保持果蝇优化算法简单原理和低计算负担的同时，显著提高了求解电厂机组负荷分配问题的性能。相比于传统的果蝇优化算法、粒子群优化算法（PSO）以及遗传算法（GA），偏导加速果蝇优化算法在准确性、收敛速度和稳定性方面均有显著提升。这表明，该算法对于优化电力系统的运行效率和经济效益具有实际应用价值。 文章的关键点包括偏导加速算法的设计思路、其与传统算法的对比优势以及在具体电力系统负荷分配案例中的有效性。该研究不仅对优化算法理论有所贡献，也为实际电力系统的运营提供了实用工具。这篇首发论文发表在中国科技论文在线平台上，中图分类号为TP301.6，文献标志码为A，体现了其学术价值和重要性。