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摘要:
针对包含可再生能源发电装置,微型燃气轮机(microturbine,MT),燃烧电池(fuel cell,FC)以及镍氢电池(nickel-metal hydride battery,Bat)的典型低压微电网电力调度多目标优化问题,文章提出一种改进的基于分解的多目标进化算法IMOEA/D (improved multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition),最小化发电成本和污染物气体排放量.IMOEA/D算法将多目标问题按照切比雪夫权重射线均匀展开分解为若干子问题进行优化;基于Pareto占优概念以及模糊聚类策略更新子问题非劣解,引入基于欧氏距离的解的稀疏度评估法对非劣解保留集进行更新和对其储存空间大小进行控制.最后,将提出的算法与其它进化算法如GA(遗传算法)和AMPSO(自适应改进粒子群优化算法)等分别进行单多目标性能比较,结果表明,IMOEA/D算法在多目标优化性能比较中能较稳定的得到质量更高,范围更广,分布更均匀的非劣解保留集,即该算法在解搜索的深度和广度上都有较好的表现.
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文献信息
篇名 用改进的MOEA/D算法求解微电网电力调度多目标优化问题
来源期刊 系统科学与数学 学科
关键词 微电网 电力调度 IMOEA/D 多目标优化
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 81-104
页数 24页 分类号
字数 语种 中文
DOI
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 郭秀萍 西南交通大学经济管理学院 14 27 3.0 5.0
2 罗顺根 西南交通大学经济管理学院 1 0 0.0 0.0
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系统科学与数学
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1000-0577
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北京市中关村东路55号中科院数学与系统科学研究院
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1981
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