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摘要:
构建了含风电场电力系统发电成本和环境影响的双目标优化调度模型,应用模糊支配将双目标函数转化为单个评价标准,提出了基于模糊支配的生物地理学优化算法并对模型进行求解.通过与使用同样支配算法的遗传算法、粒子群优化算法相比较,验证了所提算法在处理电力系统多目标优化调度问题中的可行性和优越性.算例分析表明,根据优化调度决策,在合理的穿透功率范围内,风电的并网对提高电力生产的经济性具有较明显的效果,而在改善环境效益方面不是决定性因素.
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文献信息
篇名 基于模糊支配的生物地理学优化算法及其在含风电场力系统调度中的应用
来源期刊 电力自动化设备 学科 工学
关键词 生物地理学优化算法 风电 优化 帕累托最优 模型
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 清洁能源
研究方向 页码范围 123-128
页数 6页 分类号 TM732
字数 4534字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-6047.2013.03.021
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 龚庆武 武汉大学电气工程学院 106 1721 24.0 37.0
2 刘栋 武汉大学电气工程学院 20 518 11.0 20.0
3 陈道君 武汉大学电气工程学院 13 382 7.0 13.0
4 赵简 武汉大学电气工程学院 2 58 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
生物地理学优化算法
风电
优化
帕累托最优
模型
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
电力自动化设备
月刊
1006-6047
32-1318/TM
大16开
南京高新技术产业开发区星火路8号
28-268
1973
chi
出版文献量(篇)
7521
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