基于动态交换策略的快速多目标粒子群优化算法研究

本文提出了一种基于动态交换策略的快速多目标粒子群优化算法,通过把初始种群分割成Pareto和Non_Pareto集合,并在迭代过程中对Pareto解集进行动态调整,从而较好地完成了多目标优化算法对Pareto解集的搜索和逼近。实验和应用实例均表明了该算法的有效性和快速性,并通过性能指标ER的计算验证了本算法优于某些同类的多目标优化算法。

在传输限制的电力系统中使用抽水蓄能装置实现风能利用的最大化

由于风能固有的特点以及电网运行的技术限制，大量的风能不能传输到负荷中心而被弃用。传输阻塞以及负载与可利用风能间的暂时不匹配是造成这种不愉快事件的主要原因。本文的目标是关注于风能的弃用，并提出组合的策略以实现风能的最大化利用。通过联合使用风能发电系统和抽水蓄能系统（PHES），所制定计划的目标是使风能弃用实现最小化，同时增加较少的传输线建设费用。提出一个缜密的后处理多目标（MO）优化框架来正确处理风能弃用费用、社会总费用以及储能系统的收益，这些都是在电力系统规划中所必须考虑的因素。本文中介绍的方法以修订的IEEE可靠性试验系统（IEEE-RTS）为指导，从基于可再生能源电网设计程序的实际应用性和效率角度对结果进行介绍。