基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法

基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法

ID:32061143

大小:1.05 MB

頁數(shù):67頁

時間:2019-01-31

基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法_第1頁
基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法_第2頁
基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法_第3頁
基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法_第4頁
基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法_第5頁
資源描述:

《基于引力搜索算法的水火電短期優(yōu)化調(diào)度方法》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫

1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文NSGSA-CM算法有更好的全局優(yōu)化性能,在滿足所有約束的情況下獲得了較小的燃煤成本與污染氣體排放??芍闹械乃惴ㄅc約束處理策略解決水火電系統(tǒng)短期調(diào)度問題是可行和有效的。關(guān)鍵詞:水火電系統(tǒng);節(jié)能環(huán)保;多目標(biāo)優(yōu)化;引力搜索算法;約束處理策略III萬方數(shù)據(jù)華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractTheshort-termhydrothermaloptimalschedulinghashugeeconomicbenefitsinelectricpowersystemoperation,soitisalwaysahotissuefo

2、rresearchers.Inthepowersystemschedulingproblem,thetraditionalmathematicalmodelonlyconsidersmaximizingtheeconomicincome,theobjectiveoftheproblemismakingfulluseofthehydraulicresourceandminimizingthefuelcostofthermalplants.Withtherapiddevelopmentofmodernsociety,theenergyshortagean

3、denvironmentproblembecomeserious,energyefficiencyandenvironmentalprotectionarethenevitablechoiceforthestrategyofsustainabledevelopment.Itissignificanttotaketheemissionasoneoftheobjectivesofhydrothermalschedulingproblem.Researchershaveproposedmanyoptimizationstochasticsearchalgo

4、rithmsforsolvinghydrothermalschedulingproblem,butmostofthesealgorithmssufferfromprematureconvergence,andthestrategyofconstraintshandlingisrarelydeveloped.Thispaperimprovesthesearchperformanceofthegravitationalsearchalgorithm,andproposesthemulti-objectivegravitationalsearchalgor

5、ithmtosolveshort-termeconomic/environmentalhydrothermalscheduling.Themainworksofthispaperaredescribedasfollows:1)Inordertoovercomethedrawbackoftheprematureconvergence,thepaperproposesanimprovedgravitationalsearchalgorithm(IGSA).Firstly,thepaperintroducesparticlememorycharactera

6、ndpopulationsocialinformationinvelocityupdateprocess.Andachaoticmutationisadoptedtoenlargethesearchdirectionfromtheregionnearthelocaloptimaltotheglobalfeasibleregion,whichimprovestheperformancetofindtheglobaloptimalsolution.Furthermore,IGSAutilizesarulebasedonselectionoperatorf

7、orpopulationevolution;itensuresthepopulationalwaysevolvestowardstheglobaloptimalsolution.Todealwiththemulti-objectiveoptimizationproblem,byintroducingtheconceptofnon-dominatedsortingandcrowdingdistance,thispaperdevelopsanon-dominatedsortinggravitationalsearchalgorithmwithchaoti

8、cmutation.ThetestsofbenchmarkproblemsprovethatNSGSA-CM

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。