基于多群组均衡协同搜索的多目标优化发电调度

发布时间：2017-10-10 15:25

  本文关键词：基于多群组均衡协同搜索的多目标优化发电调度

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【摘要】：针对多目标、强约束及大规模电力系统发电优化调度问题,提出一种新型多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)。该算法基于随机学习自动机的协同进化搜索以实现合作搜索群组之间的适应度分配和策略交互。此外,EMGSS提出一种分级均衡聚类方法为系统调度员提供一系列多样化的帕累托最优均衡前沿,并引入纳什均衡来抽取最终多目标解集的最优决策解。仿真算例采用标准IEEE 30节点及118节点系统,性能对比与仿真测试验证了所提算法在解决高维多目标节能减排发电调度问题中的优越性。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;国网湖南省电力公司经济技术研究院;华南理工大学电力学院;广西大学电气工程学院;
【关键词】： 多目标发电调度 分级均衡聚类 协同进化优化 最优均衡解 帕累托最优
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA050209) 国家自然科学基金(51507056、51167001)资助项目
【分类号】：TM73;TM61
【正文快照】： 0引言电力系统多目标优化发电调度(Multi ObjectiveGeneration Dispatch,MOGD)是指在满足一定系统安全稳定约束条件下,同时优化多个相互竞争的运行目标以达到帕累托最优状态,从而确定各发电机组有功功率的最优分配组合[1]。随着国内外对“节能减排发电调度”日益关注,传统单目

【参考文献】

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本文编号：1007133