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
机构地区:[1]云南电力调度控制中心,云南昆明650011 [2]武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072
出 处:《陕西电力》2013年第1期24-27,共4页Shanxi Electric Power
基 金:国家自然科学基金资助项目(50477018)
摘 要:针对差分进化算法在迭代过程中可能出现的早熟收敛问题,在算法中加入早熟判定系数和混沌优化,提出了改进差分进化算法;将改进差分进化算法扩展到多目标规划领域,形成了多目标改进差分进化算法,并应用于多目标环境经济发电调度。根据模糊集方法从帕累托前沿中选择最优折衷解。以6机系统为例进行仿真计算,结果验证了本文所提多目标改进差分进化算法在解决环境经济发电调度中的可行性和有效性。Aiming at the premature convergence problem which may appear in differential evolution(DE) algorithm,the paper introduces early decision coefficient and chaos optimization into the algorithm,and proposes an improved DK algorithm.By expanding the improved DE algorithm to multi-objective optimization problem,multi-objective improved differential evolution algorithm is formed and applied to the multi-objective environmental economic dispatching.The optimal compromise solution from pareto front based on fuzzy sets method is chosen.The 6 machine system simulation shows that the multi-objective improved differential evolution algorithm is of feasibility and validity in solving economic environmental generation dispatching.
关 键 词:环境经济调度 多目标改进差分进化算法 帕累托最优 折衷解
分 类 号:TM73[电气工程—电力系统及自动化]
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