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题名基于多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度研究
被引量：41
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作者
张子泳
仉梦林
李莎
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机构
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
武汉大学电气工程学院
广东电网有限责任公司电力科学研究院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1-10,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(51207113)
高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110141110032)
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室资助(EIPE13205)~~
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文摘
提出了一种新的多目标粒子群优化(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)算法,用于求解电力系统的环境/经济调度问题。通过设计特定的约束修正因子,将不可行解修正成可行解,并在此基础上用惩罚函数法构建了新的适用于多目标粒子群的适应度函数模型。根据帕累托占优条件形成历史帕累托最优解集和全局帕累托最优解集,引入稀疏度排序法选择全局最优解,基于帕累托最优前沿的斜率特性,提出用斜率法筛选非劣解,采用基于模糊数学的满意度评价模型选择POF的折衷最优解。最后,用IEEE-30节点标准测试系统对所提算法进行了仿真测试,并与其他算法进行了对比。仿真结果表明所提算法可行、有效。
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关键词
不换位输电线路
相模变换
模分量法
微扰法
故障测距
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Keywords
environmental economic dispatch
multi-objective particle swarm optimization
constraint handling
Paretooptimal solution
slope method
best compromise solution
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度
被引量：16
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作者
刘刚
朱永利
蒋伟
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机构
华北电力大学电气与电子工程学院
贵州理工学院电气与信息工程学院
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期1-7,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51677072)~~
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文摘
电力系统中的动态环境经济调度(DEED)是一个多变量、强约束、非凸的多目标优化问题,传统方法很难进行求解。基于微分进化(DE)算法的快速收敛性和粒子群优化(PSO)算法的搜索多样性,提出一种融合2种算法优点的混合DE-PSO多目标优化算法来求解DEED问题,该算法基于外部存档集和Pareto占优原则,采用自适应参数的DE和PSO双种群更新策略以及一种改进的Pareto解集裁剪方法。引入3种指标评价算法的性能,并采用模糊决策技术从Pareto前沿中提取折中解以供决策者进行选择。经典算例的仿真结果表明所提方法能同时优化成本和排放这2个冲突的目标,且获得了比其他算法更为宽广和均匀的Pareto前沿,体现了所提方法的可行性和优越性。
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关键词
动态环境经济调度
多目标优化
微分进化
粒子群优化
最佳折中解
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Keywords
dynamic economic emission dispatch
multi-objective optimization
differential evolution
particle swarm optimization
best compromise solution
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分类号
TM743
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名线性多目标极小化最佳调和解的逼近理想解方法
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作者
林国钧
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机构
贵州大学数学系
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出处
《贵州大学学报（自然科学版）》
1989年第3期18-23,共6页
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基金
贵州省科学基金资助课题
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文摘
本文对线性多目标极小化问题,提出一种最佳调和解的逼近理想解方法。它具有求解过程保持线性、几何意义清晰、不需要迭代计算的优点,算例表明它是有效、简便的。
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关键词
线性
多目标极小化
最佳调和解
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Keywords
mlinear ultiobjective minimization
best compromise solution
ldeal solution
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分类号
O221
[理学—运筹学与控制论]
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题名用“转换合算”规则求解多目标决策问题
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作者
吴家强
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机构
武汉水利电力学院基础科学系
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出处
《武汉水利电力学院学报》
CSCD
1990年第6期112-117,共6页
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文摘
本文采用“SWT”法的思想,对判断目标点的转换是否“合算”提出了一种新方法,用它求最佳均衡解简便易行。
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关键词
多目标决策
非劣目标集
偏序
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Keywords
multiobjective decision
non-inferior objective set
partial order
best compromise solution
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分类号
TV213
[水利工程—水文学及水资源]
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题名一种交互式多目标优化方法
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作者
夏晓戎
龚才豪
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机构
成都科技大学计算机及自动控制系
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出处
《成都科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
1991年第3期67-74,共8页
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基金
成都科技大学青年科学基金
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文摘
本文从实用的角度提出一种新的交互式多目标优化方法——轮流打击目标法。该法要求决策者在每步迭代中指出在各现行目标值中他认为哪个目标值相对最大.此外,该法每步迭代所要求解的单目标优化问题只包括两个目标函数。所以,该法的计算是很简单的,而且谈法还具有决策容易,综合面广,折中性强,对目标个数不敏感的优点。它是一种有效的、实用的多目标优化方法。
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关键词
多目标
最优化法
交互式
SOIT
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Keywords
multiobjective optimization(MOO)
the striking objectives in turn(SOIT)
noninferior solution
best compromise solution
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名多目标规划的对话式调整法
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作者
刘光中
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机构
成都科技大学应用数学系
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出处
《成都科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
1990年第2期85-92,共8页
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文摘
本文发展了求多目标规划问题的最好折衷有效解的一个新途径,这个方法需要决策者和分析者之间根据调整概念进行某种形式的对话。它的特点在于,所得到的解一定是有效解。
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关键词
多目标规划
对话式
调整法
有效解
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Keywords
trade-off
best-compromise efficient solution
Kuhn-Tucker multiplier
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分类号
O221
[理学—运筹学与控制论]
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