Resumen

Se propone un algoritmo de optimización de enjambre de partículas adaptativo paralelo (PAPSO) para el despacho de energía económica/medioambiental, que puede superar la característica prematura, la convergencia a baja velocidad en la fase evolutiva tardía y la falta de buena dirección en el proceso evolutivo de las partículas. Una población de búsqueda se divide aleatoriamente en varias subpoblaciones. A continuación, para cada subpoblación, la solución óptima se busca de forma sincrónica utilizando el método propuesto, y así se realiza la computación paralela. Para evitar la convergencia a un óptimo local, se introduce un operador de cruce para intercambiar la información entre las subpoblaciones y se mantiene simultáneamente la diversidad de la población. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo propuesto puede resolver eficazmente el problema de funcionamiento económico/medioambiental de las unidades de generación hidroeléctrica. Las comparaciones de rendimiento muestran que la solución del método propuesto es mejor que las del algoritmo de enjambre de partículas convencional y otros algoritmos de optimización.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo de enjambre de partículas convencional, algoritmo de optimización de enjambre de partículas adaptativo paralelo, problema de operación medioambiental, despacho de energía medioambiental, unidades generadoras hidroeléctricas, fase evolutiva tardía, otros algoritmos de optimización, método, comparaciones de rendimiento, resultados de simulación
• Keywords:conventional particle swarm algorithm, parallel adaptive particle swarm optimization algorithm, environmental operation problem, environmental power dispatch, hydropower generating units, late evolutionary phase, other optimization algorithms, method, performance comparisons, simulation results