基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度

被引：30

作者：

刘刚 ^{[1
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]}

朱永利 ^{[1
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蒋伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 华北电力大学电气与电子工程学院

[2] 贵州理工学院电气与信息工程学院

来源：

电力自动化设备 | 2018年 / 08期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM734 [电力系统调度自动化]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

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。

引用

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页数：7

共 16 条

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