This article describes the background and significance of study of unit commitment.
本文介绍了机组组合的研究背景、研究意义。
参考来源 - 随机聚焦粒子群算法在机组组合中的应用The optimal unit commitment is solved via the Ant Colony Optimization algorithm in this paper.
利用提出的随机扰动蚁群优化算法求解机组最优启停问题。
参考来源 - 蚁群优化算法及其在电力系统短期发电计划中的应用研究On the basis of these uniform optimal conditions, this paper proposes a novel algorithm for unit commitment in electricity markets.
基于这一统一的最优条件表达形式,提出了一种新的机组组合算法。
参考来源 - 适用于不同电价机制的统一机组组合算法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
The optimal unit commitment is solved via the Ant Colony Optimization algorithm in this paper.
采用进化优化算法——蚁群优化算法来求解机组最优启停问题。
This paper proposes a new hybrid particle swarm optimization method for unit commitment problem.
该文针对机组组合问题，提出了一种新的混合粒子群优化算法。
An improved particle swarm optimization algorithm embedded with greedy search for solution of unit commitment.
求解机组组合问题的嵌入贪婪搜索机制的改进粒子群优化算法。
应用推荐