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本文目录如下:
目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码实现
电力系统中的环境经济调度问题是指在电力系统运行过程中,考虑到环境保护和经济效益的情况下,对发电机组的出力进行调度,以实现系统的可靠运行和最小的经济成本。
MOEA/D(Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition)是一种多目标优化算法,通过将多目标问题分解为一系列单目标子问题,并使用进化算法求解这些子问题,最终得到全局最优解的近似集合。
在基于MOEA/D求解电力系统中的环境经济调度问题的研究中,可以将环境保护和经济效益作为两个目标函数。环境保护目标可以通过减少发电机组的排放量来实现,例如减少二氧化碳、氮氧化物和颗粒物等污染物的排放量。经济效益目标可以通过降低发电成本来实现,例如减少燃料成本和运行维护成本等。
具体而言,可以将电力系统中的环境经济调度问题建模为一个多目标优化问题,其中目标函数包括最小化发电成本和最小化污染物排放量。约束条件包括电力系统的供需平衡、各发电机组的出力范围限制、发电机组的启停次数限制等。
然后,可以使用MOEA/D算法对该多目标优化问题进行求解。首先,将多目标问题分解为一系列单目标子问题,每个子问题都是一个单目标优化问题,例如最小化发电成本或最小化污染物排放量。然后,使用进化算法对每个子问题进行求解,得到一组近似最优解。最后,通过比较和选择这些近似最优解,得到全局最优解的近似集合。
通过基于MOEA/D的方法求解电力系统中的环境经济调度问题,可以同时考虑环境保护和经济效益的因素,得到一组最优的发电机组出力方案,以实现电力系统的可靠运行和最小的经济成本。这对于提高电力系统的可持续发展和环境保护具有重要意义。
部分代码:
function demo()
addpath('..'); % the major genetic operators are located in the parent directory
clear all;
clc;
close all;
format long
mop = testmop('zdt1',30);
pareto = moead( mop, 'popsize', 100, 'niche', 20, 'iteration', 200, 'method', 'te');
% pareto = moead( mop, 'popsize', 100, 'niche', 20, 'iteration', 200, 'method', 'ws');
end
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[1]朱永胜,王杰.采用MOEA/D算法的含风电系统环境经济调度[J].郑州大学学报:工学版, 2014(4):5.DOI:10.3969/j.issn.1671-6833.2014.04.023.
[2]罗顺根,郭秀萍.用改进的MOEA/D算法求解微电网电力调度多目标优化问题[J].系统科学与数学, 2020, 40(1):24.DOI:CNKI:SUN:STYS.0.2020-01-006.
[3]李鹏波.基于多目标优化的含风电场电力系统环境经济调度研究[D].山东大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2792777.