發(fā)布時間：2021-04-04 05:42

　　建立一種考慮風電運行成本和機組運行極限約束的多目標優(yōu)化調度模型;其次,針對多目標模型的不確定性和復雜性,先利用置信區(qū)間簡化風電場景模擬數(shù)量,再采用Benders分解技術對復雜模型進行降維,同時在求解過程中設計一種帶貝葉斯博弈算子基于解集動態(tài)分析的混沌多目標差分進化算法（BGT-MOCDEDASS）,用于對降維后多目標主問題進行求解;最后,提出一種在模型子問題中引入控制變量的預處理機制加速求解收斂,仿真結果表明該文建立模型的有效性,并驗證了提出的多目標算法和預處理機制在求解復雜機組組合模型中的優(yōu)勢。 

【文章來源】：太陽能學報. 2020,41(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

考慮引入無功控制變量的子問題求解方法

如圖2所示，N代產(chǎn)生新個體A，通過計算擁擠距離丟棄個體B，在第N+1代產(chǎn)生新個體C，可以看出能支配C的B個體被丟棄，而C個體卻被保留，這顯然不合理。這個例子說明了種群在進化過程中由于選擇策略可能會導致進化倒退。通過以上分析可看出，傳統(tǒng)的個體選擇方法有不足。博弈論是一個平衡各方利益，強調各方利益最大化的方法。因此在進化算法中引入博弈機制，可以對種群提供一種相互制約的張力，圖3展示了采用博弈分析指導進化的示意圖。

通過以上分析可看出，傳統(tǒng)的個體選擇方法有不足。博弈論是一個平衡各方利益，強調各方利益最大化的方法。因此在進化算法中引入博弈機制，可以對種群提供一種相互制約的張力，圖3展示了采用博弈分析指導進化的示意圖。4.2 基于貝葉斯博弈的多目標進化算法

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]計及潮流約束的水火電力系統(tǒng)機組組合問題的分解–協(xié)調算法[J]. 汪超群,韋化,吳思緣.  中國電機工程學報. 2017(11)
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[7]考慮電量可實現(xiàn)性和啟停功率軌跡的火電機組組合混合整數(shù)線性規(guī)劃模型[J]. 鄧俊,韋化,黎靜華.  電網(wǎng)技術. 2015(10)
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[9]求解含風電場隨機機組組合問題的動態(tài)削減多切割方法[J]. 趙文猛,劉明波.  電力系統(tǒng)自動化. 2014(09)
[10]含大規(guī)模間歇式電源的模糊機會約束機組組合研究[J]. 熊虎,向鐵元,陳紅坤,林芳,蘇井輝.  中國電機工程學報. 2013(13)

博士論文
[1]計及網(wǎng)絡安全約束和風力發(fā)電的機組組合問題的研究[D]. 謝毓廣.上海交通大學 2011



本文編號：3117836