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基于多目标粒子群算法的节能减排调度研究
被引量:
1
1
作者
裴旭
黄民翔
徐国丰
《机电工程》
CAS
2012年第3期353-358,共6页
在节能减排背景下,综合考虑最小化机组煤耗量和污染物排放量,提出了求解多目标节能减排负荷调度的模型及改进多目标粒子群算法。该改进算法引入半可行域的概念处理约束条件,避免了惩罚因子复杂的选取过程;采用精英归档技术构建了外部精...
在节能减排背景下,综合考虑最小化机组煤耗量和污染物排放量,提出了求解多目标节能减排负荷调度的模型及改进多目标粒子群算法。该改进算法引入半可行域的概念处理约束条件,避免了惩罚因子复杂的选取过程;采用精英归档技术构建了外部精英集和个体非支配解集,提高了算法的收敛速度和解的质量;采用了自适应网格法维护外部精英集,获得了分布均匀的Pareto前沿;并提出了基于半可行域概念的个体极值和全局极值选取规则。利用该方法对某电厂6台机组系统进行了节能减排最优负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,有效降低了系统煤耗和污染物排放量,分析结果验证了该方法的有效性和可行性。
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关键词
节能
减排
负荷
调度
多目标粒子群算法
半可行域
精英归档技术
自适应网格法
高斯变异
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职称材料
题名
基于多目标粒子群算法的节能减排调度研究
被引量:
1
1
作者
裴旭
黄民翔
徐国丰
机构
浙江大学电气工程学院
出处
《机电工程》
CAS
2012年第3期353-358,共6页
文摘
在节能减排背景下,综合考虑最小化机组煤耗量和污染物排放量,提出了求解多目标节能减排负荷调度的模型及改进多目标粒子群算法。该改进算法引入半可行域的概念处理约束条件,避免了惩罚因子复杂的选取过程;采用精英归档技术构建了外部精英集和个体非支配解集,提高了算法的收敛速度和解的质量;采用了自适应网格法维护外部精英集,获得了分布均匀的Pareto前沿;并提出了基于半可行域概念的个体极值和全局极值选取规则。利用该方法对某电厂6台机组系统进行了节能减排最优负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,有效降低了系统煤耗和污染物排放量,分析结果验证了该方法的有效性和可行性。
关键词
节能
减排
负荷
调度
多目标粒子群算法
半可行域
精英归档技术
自适应网格法
高斯变异
Keywords
energy-saving and emission-reduction load dispatch
multi-objective particle swarm optimization algorithm
semi-feasibleregion
elite filing technology
adaptive mesh
Gauss mutation
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多目标粒子群算法的节能减排调度研究
裴旭
黄民翔
徐国丰
《机电工程》
CAS
2012
1
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职称材料
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