基于多目标粒子群算法的节能减排调度研究

【摘要】：在节能减排背景下,综合考虑最小化机组煤耗量和污染物排放量,提出了求解多目标节能减排负荷调度的模型及改进多目标粒子群算法。该改进算法引入半可行域的概念处理约束条件,避免了惩罚因子复杂的选取过程;采用精英归档技术构建了外部精英集和个体非支配解集,提高了算法的收敛速度和解的质量;采用了自适应网格法维护外部精英集,获得了分布均匀的Pareto前沿;并提出了基于半可行域概念的个体极值和全局极值选取规则。利用该方法对某电厂6台机组系统进行了节能减排最优负荷调度,获得了分布良好的Pareto最优解,有效降低了系统煤耗和污染物排放量,分析结果验证了该方法的有效性和可行性。 【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;
【关键词】： 节能减排负荷调度 多目标粒子群算法 半可行域 精英归档技术 自适应网格法 高斯变异
【分类号】：TP301.6;;TM621;O224
【正文快照】： 0引言我国能源供应日益紧张,能源短缺将成为经济社会发展的制约瓶颈。经济负荷分配问题(EconomicLoad Dispatch,ELD)长期以来受到电力系统工程技术人员和研究者的重视,是电力系统分析领域中的重要研究课题。此外,发电过程中产生的很多污染物也逐渐引起人们的关注。因此在满足

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