多目标蜂群算法求解微电网调度问题
本文提出了一种基于外部档案(External Archive,EA)的多目标人工蜜蜂群优化算法(Multi-Objective Artificial Bee Colony,MOABC).MOABC算法通过帕累托支配(Pareto Domination)的概念比较解的优劣,并通过建立外部档案以保存找到解集.同时为了使解集分布更均匀,采用广泛学习(Comprehensive Learning)策略保证算法的多样性.在3个多目标测试函数上的实验结果验证了MOABC优于多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO).然后将MOABC应用于求解两目标的微电网调度问题.对多微电源的微电网调度进行实例仿真,结果显示MOABC在获得最优Pareto解集、降低计算复杂度、提高收敛效率等方面具有很强的优越性.
微电网 调度管理 粒子群优化算法 供电可靠性
邵一川 姚兴佳 赵骞 王世荣 刘颖明
沈阳工业大学,风能技术研究所,沈阳,110023 沈阳大学,信息工程学院,沈阳,110044
国内会议
广州
中文
511-518
2015-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）