电力系统经济调度是确保电力供需平衡、降低运行成本的关键环节。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种基于群体智能的优化方法，在电力系统经济调度中得到了广泛应用。然而，传统PSO算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。本文提出将启发式搜索策略融入PSO算法中，以提升其效率与全局搜索能力，从而优化电力资源分配。
电力系统经济调度旨在满足负荷需求的同时，最小化发电成本。随着可再生能源的接入和电力市场的改革，电力系统经济调度面临更加复杂的挑战。PSO算法因其简单易懂、易于实现等优点，在电力系统优化领域得到了广泛关注。然而，针对大规模电力系统的经济调度问题，传统PSO算法的性能仍需进一步提升。
PSO算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法。算法中，每个粒子代表一个潜在解，通过迭代更新粒子的速度和位置来寻找全局最优解。速度更新公式如下：
v_i^{t+1} = w * v_i^t + c1 * rand() * (pbest_i - x_i^t) + c2 * rand() * (gbest - x_i^t)
其中，v_i^t表示粒子i在第t次迭代的速度，w为惯性权重，c1和c2为学习因子，pbest_i表示粒子i的历史最优位置，gbest表示全局最优位置。
为了提升PSO算法在电力系统经济调度中的效率，本文提出将启发式搜索策略融入PSO算法。启发式搜索策略包括局部搜索和全局搜索两个方面：
在PSO算法的迭代过程中，对每个粒子的当前位置进行局部搜索，以寻找更优的解。局部搜索策略可以基于梯度下降法、邻域搜索等方法实现，帮助粒子快速跳出局部最优，提高算法的收敛速度。
全局搜索策略旨在增强算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优。本文采用多样性保持策略，即在每次迭代中，根据粒子的分布情况动态调整搜索空间，确保算法在探索新解的同时，不会丢失已有的优秀解。
为验证所提算法的有效性，本文在IEEE 30节点测试系统上进行了仿真实验。实验结果表明，融入启发式搜索策略的PSO算法在收敛速度、全局搜索能力和求解质量上均优于传统PSO算法。具体实验结果如下：
本文将启发式搜索策略融入粒子群优化算法中，提升了算法在电力系统经济调度中的效率与全局搜索能力。实验结果表明，所提算法在收敛速度、全局搜索能力和求解质量上均优于传统PSO算法，为电力系统经济调度提供了一种新的优化方法。