多目標(biāo)進(jìn)化算法及其在機組負(fù)荷分配中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著電力改革措施的進(jìn)一步實行，如何降低火電廠的運行成本成為了發(fā)電企業(yè)重點考慮的問題。同時，隨著電力市場的發(fā)展，火電廠機組負(fù)荷分配不僅需要滿足經(jīng)濟性要求，還要滿足污染排放要求，以及負(fù)荷調(diào)整時間要求。因此，采用多目標(biāo)優(yōu)化的方法研究火電廠機組負(fù)荷分配問題具有重要意義。
　　首先，本文設(shè)計了求解經(jīng)濟負(fù)荷分配問題的單純形改進(jìn)魚群算法。該算法利用單純形法進(jìn)行局部搜索改善了魚群的多樣性，有效地防止了種群的退化，提高了局部尋優(yōu)能力和收斂的速度。通

2、過優(yōu)化三機組以及十三機組兩個電力系統(tǒng)實例驗證了該算法的有效性和可行性。
　　其次，本文改進(jìn)了免疫魚群算法。該算法將人工免疫原理中的抗體分化和濃度調(diào)節(jié)機制引入到魚群算法中，從而提高魚群算法的局部搜索能力。將免疫魚群算法應(yīng)用于求解經(jīng)濟負(fù)荷分配問題，并將其優(yōu)化結(jié)果與其它算法的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較，驗證了該算法的有效性及優(yōu)越性。
　　最后，本文設(shè)計了基于Pareto最優(yōu)解的改進(jìn)非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)和多目標(biāo)免疫魚群算法解決