用多目标动态规划求解拆卸序列的Pareto最优前沿

针对拆卸序列多目标优化问题,考虑拆卸任务先后顺序约束,提出基于改进的与/或图(Transformed AND/OR Graph, TAOG)和基于Pareto占优概念的多目标动态规划(Multi-Objective Dynamic Programming, MODP)求解方法。与其他多目标优化方法相比,MODP不需要调整计算参数和考虑参数变化对解的影响,并可获得问题的Pareto最优前沿,是求解拆卸序列多目标优化问题的精确算法。通过求解算例,验证了提出方法的可行性和高效性。

基于NSGA-Ⅱ-WPA的综合能源系统多目标优化调度

针对复杂多能流综合能源系统(IES)运行调控难以兼顾经济性与低碳性的问题,提出了结合非支配遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)与狼群算法(WPA)的NSGA-Ⅱ-WPA算法,以实现IES在多目标条件下的优化调度。首先依据IES多能流的系统特性建立具有强耦合关系的运行调度模型,主要包括电能供应子系统、热能供应子系统以及制冷供应子系统;其次,构建IES的多目标运行策略,包括实时电价下的电池储能运行策略、分层能源供应策略以及碳排放权交易策略,以实现多目标因素影响下的IES协同运行控制调度优化模型;最后,提出了基于NSGA-Ⅱ-WPA的多目标优化求解算法,实现对多能流IES的优化调度。通过仿真试验对IES运行成本以及碳排放量进行评估,试验结果证明该算法能切实提高IES的综合能效,并且结果优于一般的NSGA-Ⅱ算法。

大规模间歇式电源接入电网多目标鲁棒优化调度

随着间歇式电源接入电网的比例不断提升,间歇式电源出力的波动性和随机性会给电力系统优化调度带来较大影响。针对大规模间歇式电源出力的不确定性,提出将鲁棒优化理论引入到含大规模间歇式电源的电力系统优化调度中;构建了含间歇式电源的电力系统多目标动态鲁棒优化调度模型,以尽可能实现常规火力发电成本最低、污染气体排放量最少的综合优化目标;设计了一种新的多目标复合型微分进化算法,该算法通过将帕累托非劣排序、种群分割、复合微分进化和种群重组等一系列操作引入微分进化算法有效兼顾了微分进化过程中个体多样性与收敛速度。算例分析结果表明,提出的算法和模型能够很好地解决大规模间歇式电源接入电网多目标鲁棒优化调度问题,所得优化调度结果具有比较好的可靠性和经济性。

基于多目标粒子群的抽水蓄能电站输水管径多目标优化研究

针对抽水蓄能电站在传统的输水系统管径设计过程中仅考虑经济因素,而缺乏对其他因素如能耗、环境相容性的考量的不足,结合惠州某抽水蓄能电站在建设期及运行期的实际情况,分别提出了以总投资最小和总能耗最小为目标函数的输水管径模型,同时引入了多目标粒子群算法,综合考虑投资和能耗对管径的影响,对输水系统管径进行多目标优化,并利用模糊隶属度函数来辅助确定满意度最高的最优管径。实例计算结果表明,经过多目标优化以后的输水系统管径比单一考虑经济因素的管径更科学、全面,可为类似工程提供参考。

考虑监测点建设紧迫性的电压暂降监测装置多目标优化模型

为了实现电压暂降监测装置更加精准的布局,确保电网的稳定运行,提出了一种考虑监测点建设紧迫性的电压暂降监测装置多目标优化模型。首先,引入电压暂降幅度和电压暂降频率状态评估指标,建立监测装置建设紧迫性评估模型;然后,综合考虑系统监测点的建设紧迫性,基于电压暂降可观测矩阵,建立最小化建设紧迫性总权重和最小化可观测损失率的多目标优化模型,并引入不满意度评估模型,建立改进帕累托最优前沿的计算模型,分析各相互冲突的目标之间的耦合关系;最后,以一个110 kV以上电压等级的实际输电网为算例,得到其最优布局方案,并与传统优化模型进行比较,证实了所提优化模型的正确性及其实际工程应用价值。

基于负荷平衡的电动汽车模糊多目标充电调度算法

居民小区电动汽车(EV)的单相充电方式导致配电网出现三相不平衡和负荷峰谷差问题,因此提出基于负荷平衡的EV模糊多目标充电调度策略。基于三相网络,将总延迟时间和充电平衡作为目标函数,考虑三相不平衡度和负荷峰谷差等约束,建立静态和在线调度问题下EV充电调度模型。采用改进非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进行多目标求解,通过设计交叉算子、自适应调整变异概率和局部优化等来优化结果。通过设置一定容量的外部档案和拥挤距离判定来获得Pareto最优前沿,并用模糊隶属度方法得到折中最优解。最后,通过算例分析可同时活动充电点和三相不平衡度的不同取值对优化结果的影响,并与无序充电进行比较,验证了所提模型和策略的有效性。

基于非支配排序改进型蝙蝠算法的储能系统选址定容

针对储能系统选址定容中的多目标优化问题,在线路总损耗、节点电压偏差、储能系统投资运行总费用的约束下,基于非支配排序改进型蝙蝠算法建立储能系统选址定容多目标优化模型。引入改进型蝙蝠算法对非支配排序遗传算法进行更新,有利于Pareto前沿解集在搜索过程中跳脱局部最优解,相比于传统算法具备更优秀的收敛性。基于Vague集模糊熵权法进行多目标决策选取,有利于提高所选配置方案的准确性。在某市10 kV线路验证算法的有效性,为储能系统选址定容规划问题提供可行的建议。