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基于BP 神经网络的数字识别研究 基于BP 神经网络的数字识别研究-Based on BP Neural Network Recognition of digital BP neural network based on the number of recognition

本文提出了一种方法来解决的最优发电和电力与多个燃料选项在不同功率水平的调度。一般情况下，每个生成器的成本函数被审议了单一的电源，二次函数的最优发电和调度问题。然而，它是更切合实际，代表发电成本由成本即发电总成本函数具有非可微点如分段分段函数的非光滑的化石被解雇植物的功能，二次函数和阀点加载。部分发电机组利用多种燃料来源 （如天然气、 煤、 油等） 都面临着确定哪一种最经济的燃料将被选择的问题。由 Hota & Das [17] 考虑到平等的增量成本方面已经解决了这个问题。在此方法中该程序具有不同单位的次数为燃料组合运行，然后选择一种最优组合。这是一个复杂的过程。此外如果这被认为是一些其他类型的非线性的成本函数，该方法不会适用。 多个燃料发电的经济负荷分配 （ELD） 对上述问题，更一般的启发式方法已知作为粒子群优化 （PSO） 是直接考虑本文要解决的问题，在其中任一类型的非线性的成本函数可以被认为。对于这个问题的解决提出了动态粒子群优化算法。它是动态的速度的约束或限制在每次迭代中更新的感觉。这种的方法是适用于发电机组，可以使用多种燃料通过阀门在不同代的水平，以及其他任何单位结果中多个连续和非连续的成本曲线相交的问题。该方法的优点是该方法是适用于系统的两个连续和非连续的成本曲线。也它不需要选择的单元和燃料类型用于计算后大量的组合这是一项繁琐的任务作为中使用 ref [17]。完整的方法是说明和验证为例。利用 MATLAB 软件进行仿真。结果表明该方法是简单、 直接的、、 实用。它可以用于实时执行和操作。

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中华大地，无奇不有。读书破万卷，下笔如有神。

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