基于期望后悔度的旋转备用多目标优化研究

考虑系统运行成本、旋转备用容量成本和能量成本,以及失负荷惩罚和弃风惩罚,并融入分时电价,提出一种期望后悔度度量指标,建立以系统总成本最小和惩罚费用最小为目标的双层优化模型,并对多目标量子粒子群算法进行改进。外层采用改进的多目标量子粒子群优化算法求解上、下旋转备用容量,内层采用优先顺序法求解机组组合和旋转备用的经济分配。从而得到成本期望后悔度-惩罚期望后悔度的Pareto前沿,并分析分时电价和权重系数对系统总成本和惩罚费用的影响。最后,通过算例验证所提优化模型和算法的有效性。