基于期望值方法求多目标全模糊线性规划的折中解

多目标全模糊线性规划是系数与变量均为模糊数的多目标线性规划。基于期望值方法,我们提出了算法一和算法二,分别用于求解单目标和多目标全模糊线性规划问题。最后我们以一个数值例子说明了算法的有效性。

多层线性规划过程折中最优解计算方法研究

为提高多层线性规划能力,利用模糊相关性融合寻优过程设计了一种折中最优解计算方法.首先构建多层线性规划的模糊控制约束参数模型,采用最小二乘拟合方法完成拟合特征解分析,并建立统计回归分析模型,然后结合关联规则挖掘和融合聚类方法对数据信息聚类进行处理,提取其中的特征解,再采用时滞相关Logistic函数实对最优解进行分析.最后,结合模糊相关性融合寻优方法实现对多层线性规划过程折中最优解的计算.仿真结果表明:采用该方法进行多层线性规划过程折中最优解计算的收敛性较好,最优规划能力较强,有效提高了多层线性规划能力.

采用改进多目标灰狼算法的电力系统调度规划

对计及经济、环境因素的电力系统发电调度问题(Economic Environmental Dispatching,EED)进行研究,提出一种采用改进多目标灰狼算法的发电调度规划方案。构建基于发电燃料成本、污染气体排放量和节点电压偏移量等指标的多目标EED模型,并采用改进的多目标灰狼算法进行求解,以得到更优的Pareto前沿和折中解。设计多度量自适应FCM算法对灰狼算法(Gray Wolf Algorithm,GWA)种群多样性进行分析,重新定义狼群层级结构和Pareto前沿规模控制策略,并在此基础上提出反向学习和变异进化策略,以提升GWA全局收敛性能。仿真结果表明,改进的GWA具有优秀全局寻优能力,而且基于改进多目标灰狼算法得到的Pareto前沿和折中解更具可行性和优越性。

基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度

电力系统中的动态环境经济调度(DEED)是一个多变量、强约束、非凸的多目标优化问题,传统方法很难进行求解。基于微分进化(DE)算法的快速收敛性和粒子群优化(PSO)算法的搜索多样性,提出一种融合2种算法优点的混合DE-PSO多目标优化算法来求解DEED问题,该算法基于外部存档集和Pareto占优原则,采用自适应参数的DE和PSO双种群更新策略以及一种改进的Pareto解集裁剪方法。引入3种指标评价算法的性能,并采用模糊决策技术从Pareto前沿中提取折中解以供决策者进行选择。经典算例的仿真结果表明所提方法能同时优化成本和排放这2个冲突的目标,且获得了比其他算法更为宽广和均匀的Pareto前沿,体现了所提方法的可行性和优越性。

基于MO-APSO的含风电场电力系统动态环境经济调度

为综合考虑碳排放权交易对风火联供模式的影响,基于节能减排、发电效益、机组运行3个方面约束条件,引入碳排放权交易成本函数,构建了考虑发电成本、碳交易成本、环境成本的风火联供系统多目标动态环境经济调度(DEED)模型。提出一种多目标自适应粒子群优化(MO-APSO)算法求解该DEED问题。根据寻优过程中粒子当前的适应度函数值,对惯性权重及学习因子进行自适应修正,进一步改善早熟的缺陷,增强全局搜索能力。含风电场的10机电力系统仿真结果表明:所提方法能同时优化成本和排放这2个冲突的目标,且获得了比其他算法更为宽广和均匀的Pareto前沿,有效降低了联供系统的碳排放量及综合运行成本。

基于改进多目标海樽群算法的电力系统优化调度

文中提出了一种新的多目标海樽群优化算法,将其与等式约束修正技术和可行解占优约束处理技术相结合,用于求解高度约束的电力系统环境经济优化调度问题。该算法采用高斯采样策略和变异操作增强其寻优性能;通过一种改进的基于动态拥挤距离的非支配排序方法获得分布均匀的帕累托最优前沿;应用模糊集理论为决策者提供最佳折中解。在IEEE 30节点6机组标准测试系统上进行算例仿真,并与其它优化算法进行了对比。结果表明,所提算法在求解电力系统环境经济调度问题时具有更好的优化效果。

基于NSGA-Ⅱ算法的燃气弹射内弹道参数优化建模

在经典弹射内弹道理论的基础上,采用数值分析的方法对内弹道数学模型进行求解,评估不同的内弹道参数对于内弹道性能的影响,最终选择以燃速系数、燃速压强指数、虚拟质量系数和散热修正系数为优化变量,以理论值和实验值的吻合程度为优化目标,应用NSGA-Ⅱ算法对内弹道参数进行优化,得到了各优化变量的Pareto最优解集,并采用最优折中解决策选择了合理的最优解。优化设计结果表明:参数优化后内弹道的理论计算值与实验值吻合更好,最大膛压和出管速度的理论计算值与实验值之间的误差更小。文中所用的优化方法能够有效提高内弹道数学模型的计算精度,对于内弹道优化设计具有一定的指导意义。

含光伏配电网中储能和无功补偿装置协调的多目标凸优化配置方法

为解决光伏出力波动引起的配电网节点电压安全越限问题,提高配电网运行的经济性和最大供电能力,提出了含分布式光伏的配电网储能和无功补偿装置协调多目标优化配置模型,以最小化储能与无功补偿装置的投资运行成本和最大化配电网最大供电能力为目标,优化决策配电网中储能装置和无功补偿装置的安装位置与容量;采用二阶锥松弛技术将原混合整数非线性规划模型转化成混合整数二阶锥规划模型,以降低模型求解的难度和提高计算效率。提出了一种基于抛物线逼近法的搜索算法,可直接在Pareto前沿上搜索得到多目标优化模型的折中最优解。以某一实际含分布式光伏的180节点配电网为例,通过进行储能和无功补偿装置的协调优化配置计算,验证了所提方法能够快速求解出一个经济性与供电能力综合优化程度较高的决策方案。

基于模糊规划算法求多层线性规划的折中最优解

本文利用模糊规划算法求解多层线性规划问题。在对问题的第l层进行求解时,确定前l层目标函数和前l-1层决策变量的隶属函数,通过隶属函数表明各层决策者对于目标函数和决策变量的满意水平。建立使得最差满意水平最大化的线性规划模型求得折中最优解。通过数值算例验证算法的可行性。

电力电子变压器在交直流系统中的应用

为了增加能源利用率,降低成本和损耗,通过建立基于电力电子变压器的稳态模型,实现对交直流混合电网的协同调控。建立电网可靠性约束等条件下的成本和功率损耗的最小化模型,求解一个包含整数变量的多目标问题。在改变电网拓扑结构的前提下,通过加入电力电子变压器实现对电网的协同优化,对于改变结构的电网静态模型,采用基于精英策略的非支配性排序遗传算法求解出60组包含微电网中运行成本和功率损耗的优化调度的帕埃托解集。在与电力电子变压器和逆变器两种对比方法中,分别采用熵权法结合理想度排序法获得折中最优解,以安徽某地区农村实际微电网建立仿真模型进行验证。通过对仿真结果分析,与传统逆变器相比,利用电力电子变压器的协同调控能够减少微电网运行成本和损耗。