基于需求响应的区域综合能源系统能量优化管理与控制
【学位单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TM73;TK018
【部分图文】:
NSGA-II在NSGA的基础上进一步优化,实现了共享参数的自动设置和选择。??同时,NSGA-II在种群选择中引入了精英策略,提高了结果的准确性。本文所采用??的NSGA-II算法的流程如图3-3所不。??开始]??V.?????^?1?选择、交叉'变异?^???数据初始化?并产生子代种群Q?^??种群初始化,生成初始化种群s?^*7"????I?计算经济和一境目标值??种群迭代?????Ngen=l???^?1?计算种群Q的个体适应度?种群迭代??系统仿真,计算^统经济和环境??”??在附带种群和子代种群的混??合种群中选择最优子代??计算种群S的个体适应度?^??^?r??
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本文编号:2884500
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