火电厂负荷分配的多目标优化算法

本文研究了兼顾经济性与环保性的火电机组负荷优化分配算法。针对机组经济性和环保性分别构建负荷分配最优模型,编程求解负荷分配,得到满足约束条件的非支配解集合。然后由这些解集合构成待决策的负荷分配方案矩阵,采用逼近理想解排序法,考虑不同目标权重对于最终决策方案的影响,采用多目标融合、剔除同一层相近个体、保留不同层差异个体,建立考虑阀点效应的多目标负荷分配模型,讨论了目标权重的取值与负荷分配方案的一致性。最后将本文多目标优化算法、粒子群(PSO)算法和改进帕累托进化(SPEA)算法应用于6台机组的负荷优化分配,仿真结果表明采用本文方法可以进一步降低火电机组煤耗成本和污染物排放量,并且负荷分配方案的设定目标权重越大,优先考虑相应目标越优。