首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

采用改进型多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度
引用本文:刘刚,彭春华,相龙阳.采用改进型多目标粒子群算法的电力系统环境经济调度[J].电网技术,2011(7):139-144.
作者姓名:刘刚  彭春华  相龙阳
作者单位:华东交通大学电气与电子工程学院;
基金项目:江西省自然科学基金资助项目(2009GZS0016); 江西省教育厅科技基金资助项目(GJJ10455)
摘    要:电力系统多目标环境经济调度要求在满足发电成本最小的同时发电厂的污染气体排放也最小,为此提出了基于Pareto占优策略和拥挤距离排序方法的改进型粒子群算法求解该多目标问题。采用容量可动态调整的外部存档集合存储当前Pareto最优解,利用Pareto占优策略确定个体最优位置,进而根据粒子拥挤距离确定全局最优位置,并设置了动态惯性权重,引入了小概率变异机制,提高了算法搜索能力。算例结果验证了该算法的有效性。

关 键 词:环境经济调度  多目标粒子群  拥挤距离  Pareto最优前沿  小概率变异

Economic-Environmental Dispatch Using Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization
LIU Gang,PENG Chunhua,XIANG Longyang.Economic-Environmental Dispatch Using Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization[J].Power System Technology,2011(7):139-144.
Authors:LIU Gang  PENG Chunhua  XIANG Longyang
Affiliation:LIU Gang,PENG Chunhua,XIANG Longyang(School of Electrical and Electronic Engineering,East of China Jiaotong University,Nanchang 330013,Jiangxi Province,China)
Abstract:Multi-objective economic\environmental dispatch demands that the pollutant emission of power plants should reach minimum while the condition of least generation cost should be satisfied.According to this demand,this multi-objective problem is solved by improved particle swarm optimization(PSO) algorithm based on Pareto Dominant strategy and crowding distance ordering.Current Pareto optimal solution is stored in external achieve assembly with dynamic adjustable capacity,and the optimal position of individual...
Keywords:economic environmental dispatch  multiobjective particle swarm optimization(PSO)  crowding distance  Pareto optimal front  mutation with small probability  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号