參考文獻
[1] 戴旭凡,陸奎,宋丹. 基于混沌映射的自適應退火型粒子群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化經(jīng)濟調(diào)度[J] . 蘭州文理學院學報(自然科學版),2021,35(4) :70-74.
[2] 王強杰,沈達,鄔晶,等. 基于天牛須-粒子群算法的微電網(wǎng)日經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化[J] . 上海電機學院學報,2021,24(1) :39-46.
[3] 李星辰,袁旭峰,李沛然,等. 基于改進 QPSO 算法的微電網(wǎng)多目標優(yōu)化運行策略[J] . 電力科學與工程,2020,36(12) :22-29.
[4] 李海濤,崔樹春,聞楓. 基于 r-BBMOPSO 算法的微電網(wǎng)優(yōu)化運行方法[J] . 廣東電力,2020,33(8) :78-85.
[5] 陳深,肖俊陽,黃玉程,等. 基于改進量子粒子群算法的微網(wǎng)多目標優(yōu)化調(diào)度[J] . 電力科學與技術(shù)學報,2015,30(2) :41-47.
[6] 劉燕華,張楠,張旭. 考慮儲能運行成本的風光儲微網(wǎng)的經(jīng)濟運行[J] . 現(xiàn)代電力,2013,30(5) :13-18.
[7] 柳勇,王萱政,李思維,等. 面向泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的毫秒級分層分區(qū)精準切負荷系統(tǒng)研究[J] . 電工技術(shù),2021(5) :145-148.
[8] 柳勇. 一種實時綜合賦權(quán)評判決策的切負荷策略研究[D]. 銀川:寧夏大學,2021.
[9] 劉振,張梅. 常見幾種分布隨機數(shù)產(chǎn)生原理及實現(xiàn)途徑[J] . 中阿科技論壇(中英文),2020(11) :95-97.
[10] 劉剛,耿健,楊冬梅,等. 基于高斯擾動的改進混合粒子群算法研究[J] . 工業(yè)控制計算機,2021,34(3) :12-14.
[11] KROHLING R A.Gaussian swarm:a novel particle swarm optimization algorithm[C]//IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems,2004.
[12] 岳小雪,鄭云水,林俊亭. 自適應變異的蝙蝠算法[J].計算機測量與控制,2015,23(2):516-519.
[13] 鄭云水,岳小雪,林俊亭. 帶有高斯變異的混合蛙跳蝙蝠算法[J]. 計算機應用研究,2015,32(12):3629-3633.
[14] 周璨, 董偉廣, 鐘建偉, 等. 基于改進粒子群算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J] . 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),2020,10(1):33-35.