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基于多种群遗传算法的电力系统多目标优化
  • ISSN号:1003-8930
  • 期刊名称:《电力系统及其自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM732[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]广西大学电气工程学院广西电力系统最优化与节能技术重点实验室,南宁530004
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51107011)
中文摘要:

为解决电力系统经济问题中的多目标问题,如煤耗和排放两个目标函数间最优解的相互冲突,协调好各目标函数,提出一种基于交互式多目标处理方法的多种群遗传算法。该算法通过追求最小总体协调度,即寻求满足总体协调度的最短"欧氏距离",来获得决策者的满意理想值;算法还引入精英策略和移民策略,提高寻优范围和效率,且能有效克服标准遗传算法通过迭代次数终止迭代、易早熟的缺陷。优化结果能体现决策者的主观意愿。实验算例验证了该算法的寻优效率,结果表明了算法的适用性和可行性。

英文摘要:

In order to tackle the multi-objective problems of economic in power system, such as the conflict between consumption and emissions optimal solution. In this paper, the improvement genetic algorithm method based on interactive multi-population is proposed for solving economic load dispatch in power system. The recommending method can effectively overcome the drawbacks that standard genetic algorithm is easily falling into termination due to iteration limitation and precocious. A method based on target satisfaction and overall coordination degree interactive multi-ob- jective process, is utilized to solve coal consumption and emission problems. By seeking vector space to meet the short- est "Euclidean distance" of the overall coordination degree, the decision maker's satisfactory can be fulfilled via "elite strategy" and "immigration strategy". Test examples verify the efficiency, applicability and feasibility of the algorithm.

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期刊信息
  • 《电力系统及其自动化学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国人民共和国教育部
  • 主办单位:天津大学
  • 主编:张炳达
  • 地址:天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
  • 邮编:300072
  • 邮箱:epsaproc@tju.edu.cn
  • 电话:022-27401056
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8930
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1251/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:15374