基于量子遗传算法的电网碳排放优化模型

• 作者: 余涛 孔灿 张孝顺 郑理民 黄琳妮
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 比例分享 碳排放优化 量子遗传算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 3013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2015.02.009

摘要

针对电网企业在碳排放评估时忽略电能产生和传输过程的问题,引用比例分享碳排放模型对电网进行碳排放评估。在考虑经济性和安全性的前提下,引入网损的总碳排放率指标,建立了基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的电网碳排放优化模型。该模型将目标函数值作为个体适应度值的评估依据,并通过量子旋转门对动作进行调整,最终选出最优个体和其相应的目标值。IEEE 39节点仿真实例表明 QGA可更好地解决电网碳排放评估和优化等问题,且与传统遗传算法相比,QGA具有更好的适应性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余涛	华南理工大学电力学院	165	1484	19.0	31.0
2	张孝顺	华南理工大学电力学院	30	202	9.0	13.0
3	黄琳妮	华南理工大学电力学院	3	6	1.0	2.0
4	孔灿		2	5	1.0	2.0
5	郑理民	华南理工大学电力学院	2	18	2.0	2.0