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摘要:
提出了一种改进的多目标粒子群算法,该算法通过引入局部扰动的思想和变异操作来提高多目标粒子群算法局部搜索能力,并用非支配排序遗传算法的思想来进行外部档案的维护.对电网公司购电风险进行了详细分析,建立了以最小化条件风险值CVaR (Condit ional Value-at-Risk)和最大化期望收益为目标的购电风险评价模型.该模型弥补了VaR(Value at Risk)不能反映损失尾部信息的缺陷,可以防范小概率极端风险,降低了电网公司发生灾难性风险的可能,并且无需先验知识.用改进的粒子群算法对购电风险模型进行求解,每次可以求出一组最优解,并且最优解均匀地分布在最优前端上,为决策者的正确决策提供了参考.通过实验,证明了该算法及模型的有效性.
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文献信息
篇名 一种改进的多目标粒子群算法在购电风险评估中的应用研究
来源期刊 电力系统保护与控制 学科 工学
关键词 CVaR 购电风险 粒子群算法
年,卷(期) 2012,(8) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 116-120
页数 分类号 TP399|TP18
字数 4690字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2012.08.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王保义 华北电力大学计算机系 59 973 16.0 29.0
2 张少敏 华北电力大学计算机系 51 750 15.0 26.0
3 栗军 2 9 2.0 2.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
CVaR
购电风险
粒子群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
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