基于多目標粒子群優(yōu)化的電力系統(tǒng)負荷分配
3 改進的粒子群優(yōu)化算法.....16
3.1 粒子群算法的起源..........16
3.2 標準粒子群算法.......16
3.3 改進的粒子群算法..........22
3.4 改進后的粒子群優(yōu)化算法的仿真與比較.........24
3.5 本章小結.....28
4 多目標粒子群優(yōu)化算法.....29
4.1 多目標優(yōu)化的定義..........29
4.2 常規(guī)多目標優(yōu)化算法......30
4.3 多目標粒子群算法..........32
4.4 多目標粒子群算法的仿真.....35
4.5 本章小結.....37
5.基于偏好的多目標粒子群算法的電力系統(tǒng)負荷分配......38
5.1 引言.......38
5.2 基于混合引導的偏好多目標的粒子群優(yōu)化算法....39
5.3 算法流程.....44
5.4 標準測試函數(shù)和仿真分析.....44
5.5 基于改進的 MOPSO 的電力系統(tǒng)負荷分配.....48
5.6 仿真分析.....50
5.7 本章小結.....53
5 基于偏好的多目標粒子群算法的電力系統(tǒng)負荷分配
對于傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)來說,經濟負荷分配方式已經很難適合當前電力系統(tǒng)發(fā)展的要求。在當今環(huán)保問題日益受到重視的形式下,如何迅速而有效的減少電力系統(tǒng)的環(huán)境污染問題已經成為一個特別重要而且急需去解決的問題。在本章中,將改進多目標粒子群算法并應用到基于環(huán)境經濟模型的電力系統(tǒng)負荷分配中,使環(huán)境經濟能夠得到良好的平衡。
在多目標粒子群優(yōu)化算法中,為了獲取偏好區(qū)域的最優(yōu)解集,本節(jié)提出了一種新的引導方式,將參考點和參考區(qū)域引導方式緊密的結合在一起,提出了一種叫做基于混合引導的偏好多目標粒子群算法(HG-MOPSO)。該算法的核心是將參考點作為參考區(qū)域的圓心,在使參考點隨著迭代向 Pareto 前沿靠近的同時,動態(tài)調整參考區(qū)域的大小,使參考區(qū)域越來越小,這樣的目的是增加了選擇壓力,控制了偏好的范圍。除此之前,本文也提出了一種基于 g 支配的球扇占優(yōu)的概念,改進了傳統(tǒng)的 Pareto 最優(yōu)選取方式,實現(xiàn)對多目標優(yōu)化的非劣解有效搜索。另外,將第三章提出的改進 I-PSO 算法結合在一起,提出新的算法 HI-MOPSO,使優(yōu)化算法更加完美,同時可以充分滿足 EELD 系統(tǒng)的控制要求。

責任編輯:電力交易小郭
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