Bluettoth solution example

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世界各地的现代电力系统已经在互连和电力需求的复杂性。焦点已转向增强的性能，增加顾客为关注焦点，低成本、 可靠、 清洁的电力。在这改变了观点，稀缺的能源资源，提高的发电成本、 环境的关注，就必须优化经济调度。在现实生活中的发电站既不在负载的距离相等，也不有类似燃料成本函数。因此提供更便宜的电源，负载并分发给各类发电站在某种程度上为一代结果中最低的成本。实用经济调度 （ED） 问题具有高度的非线性目标函数具有刚性的等式和不等式约束。应用粒子群优化算法 (PSO) 分配生成地点满足系统的限制和尽量减少产生电力的成本之间的有功功率。其精度和收敛速度分析方法的可行性。为三至六个单元系统的忽视和包括传输损失的两种情况下使用粒子群优化算法和传统的方法解决经济负荷调度问题。粒子群优化方法的结果与常规方法相比，发现要优于。传统的优化方法都无法解决此类问题由于局部最优解的收敛性。粒子群优化 （PSO） 自其萌生在过去的 15 年中一直一个潜在的解决方案的实际约束经济负荷调度 （ELD） 问题。优化技术在不断发展，提供更好和更快的结果。

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关于识别的一些数字和字母图形-on the identification of some numbers and letters graphics