【摘 要】
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本文提出一种多目标混沌粒子群算法(Multiobjective chaos particle swarm optimization, CMOPSO)-内点法(Interior point method, IPM)联合算法(CMOPSO-IPM)来求解考虑经济
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
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本文提出一种多目标混沌粒子群算法(Multiobjective chaos particle swarm optimization, CMOPSO)-内点法(Interior point method, IPM)联合算法(CMOPSO-IPM)来求解考虑经济环境状况的发电调度问题(EED),同时将负荷节点电压偏移量纳入规划。该算法包括三个阶段:1.用混沌初始化、混沌搜索和外部存档交叉变异改进的粒子群算法进行全局搜索,获取初步优化的非支配解集;2.当粒子群进化成熟时,对当前帕累托集进行自适应K-means聚类,选取每个类的代表粒子,用以概括帕累托面(Pareto Surface)的分布情况;3.对每个代表粒子,针对目标函数的取值情况,建立ε-constriant化模型,用内点法(IPM)进行局部搜索和深度寻优。通过IEEE30节点和2736节点标准算例进行仿真实验,从多角度来评估和证实本算法的有效性。
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