检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《华东电力》2008年第2期63-67,共5页East China Electric Power
摘 要:对传统意义下经济调度模型进行修正,同时考虑最小化燃料费用和污染排放量,提出了多目标环境经济调度模型,并应用多目标蚁群算法(MOACA)加以求解。指出MOACA将信息素交流和基于全局最优经验指导两种寻优方式相结合,以指导蚂蚁向更好解的方向前进,可以获得分布良好的Pareto最优解。利用文内算法对IEEE-30节点系统的机组出力进行环境经济调度,并与现有一些算法进行比较。The traditional economic dispatch model is modified and the muhi-objective economic emission dispatch model is proposed, aiming at obtaining the minimum fuel cost and pollution emission. The muhi-objective ant colony algorithm (MOACA) was used to solve the improved model. The MOACA combines the searching strategy and the global best experience to guide ants to search better solutions. Well-distributed Pareto optimal solutions can be obtained in this way. Finally the practicability, superiority and validity of the proposed algorithm are proved by case study on environmental/economic load dispatch of IEEE-30 bus system.
关 键 词:发电机组 出力分配 环境经济调度 多目标蚁群算法 PARETO最优解
分 类 号:TM77[电气工程—电力系统及自动化]
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