多目标粒子群优化算法在电力系统经济调度中的应用
电力系统经济调度问题通常是一个有着复杂约束、非线性的组合优化问题,本文提出的经济调度模型综合考虑了发电成本、污染排量、无功优化,将传统的经济调度问题转化为一个目标优化问题,并且利用本文提出的多目标粒子群优化算法(MOPSO)进行求解.MOPSO算法是利用一个外部存储系统(称为”知识库”)和一个基于地理的方法来搜索解空间,求得具有解的多样性的帕累托集,并且最后利用模糊集理论从帕累托集中选择一个最佳策略解.为了验证本文提出的MOPSO算法的有效性,在IEEE 30节点测试系统中进行多目标经济调度计算,并且与多目标进化算法(MOEA)进行比较,得出的结果充分显示本文提出的算法能够产生良好的帕累托最优解集,具有解决多目标经济调度问题的优秀潜能.
经济调度 多目标优化 粒子群优化算法 电力系统
俞俊霞 钟筱怡 戚军 赵波
浙江大学电气工程学院(杭州)
国内会议
郑州
中文
1461-1464
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）