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為了解決傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解智能電網(wǎng)的實(shí)時(shí)電價(jià)模型過(guò)程中易陷入局部最優(yōu)的不足，引入光學(xué)優(yōu)化算法對(duì)實(shí)時(shí)電價(jià)模型進(jìn)行求解。采用可變適應(yīng)度的方法對(duì)光學(xué)優(yōu)化算法求解模型過(guò)程中的不變適應(yīng)度進(jìn)行改進(jìn)，提出自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化（Self-adaptive Optics Inspired Optimization，SAOIO）算法。根據(jù)迭代次數(shù)的變動(dòng)，自適應(yīng)地變動(dòng)適應(yīng)度從而提升收斂速度，提高求解精度。針對(duì)智能電網(wǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)模型，對(duì)拉格朗日對(duì)偶算法和自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化算法進(jìn)行同步仿真。結(jié)果表明自適應(yīng)光學(xué)優(yōu)化算法能夠更好地尋得全局最優(yōu)電價(jià)，提高結(jié)果精度，具有更好的實(shí)用性。
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