本文關(guān)鍵詞：含隨機風電的大規(guī)模多目標機組組合問題的向量序優(yōu)化方法

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【摘要】：向量序優(yōu)化是一種新的解決多目標、超大計算量、復(fù)雜優(yōu)化問題的有效方法。文中以煤耗量、購電費用、SO2排放量為優(yōu)化目標,首次引入向量序優(yōu)化理論求解含大規(guī)模隨機風電的多目標機組組合問題。以含大型風電場及水、火、核、氣、生物質(zhì)能等復(fù)雜電源的某省級電力系統(tǒng)為例,將所提算法的優(yōu)化結(jié)果與基于GAMS-BARON求解器的混合整數(shù)非線性規(guī)劃法(mixed integer nonlinear programming,MINLP)進行對比分析,結(jié)果表明所提算法的求解速度大大優(yōu)于傳統(tǒng)的MINLP且優(yōu)化結(jié)果偏差很小,驗證了采用向量序優(yōu)化方法求解含隨機風電的大規(guī)模多目標機組組合問題的有效性。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電力學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 隨機風電 多目標機組組合 向量序優(yōu)化 足夠好解 場景法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目(973項目)(2013CB228205) 國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(50907023)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 核、氣、生物質(zhì)能等復(fù)雜電源的某省級電力系統(tǒng)為例,將所提算法的優(yōu)化結(jié)果與基于GAMS-BARON求解器的混合整數(shù)非線性規(guī)劃法(mixed integer nonlinear programming,MINLP)進行對比分析,結(jié)果表明所提算法的求解速度大大優(yōu)于傳統(tǒng)的MINLP且優(yōu)化結(jié)果偏差很小,驗證了采用向量序優(yōu)化方

【共引文獻】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李一銘;含風能電力系統(tǒng)的概率分析與優(yōu)化運行方法[D];重慶大學(xué);2014年

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 郭三剛,管曉宏,翟橋柱,吳江;獲得爬升約束機組組合問題可行解的新的系統(tǒng)方法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報;2005年10期

2 肖昌育,萬仲平,李繼生,樊恒,奚江惠,彭向陽,王淑芬;機組組合隨機模型及其算法簡介[J];華中電力;2005年05期

3 趙波,曹一家;多智能體技術(shù)在機組組合運行與管理分析中的應(yīng)用[J];繼電器;2005年08期

4 孫力勇;張焰;蔣傳文;;基于矩陣實數(shù)編碼遺傳算法求解大規(guī)模機組組合問題[J];中國電機工程學(xué)報;2006年02期

5 張林W，

本文編號：821901