本文關(guān)鍵詞：基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)算法及其在最大功率點(diǎn)上的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),多目標(biāo)優(yōu)化方法已被廣泛運(yùn)用到工程、科學(xué)研究等各個(gè)領(lǐng)域。這類方法最終的目的是為了獲得均勻分布在整個(gè)Pareto前沿面上的一組最優(yōu)解。然而,在實(shí)際的多目標(biāo)優(yōu)化工程問題中,決策者通常并不是需要Pareto前沿面上所有區(qū)域上的最優(yōu)解,而是僅需要滿足其偏好的一部分解。為了可以有效地解決這類問題,偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法引起了學(xué)者們的關(guān)注,這類算法是在多目標(biāo)優(yōu)化算法中融入決策者的偏好信息�；诖�,本文對(duì)偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行了研究,提出了一種基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法,并驗(yàn)證了該算法搜索偏好解的能力；同時(shí),在此研究基礎(chǔ)上對(duì)光伏系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤算法進(jìn)行了研究,提出了一種基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)最大功率點(diǎn)跟蹤算法。本文的主要研究工作如下：(1)提出了一種基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法。MOEA/D算法是一種新穎的多目標(biāo)優(yōu)化算法,它根據(jù)預(yù)先設(shè)定的權(quán)值向量來(lái)搜索整個(gè)Pareto最優(yōu)面,然而該方法并沒有考慮決策者的偏好信息。因此,本文受MOEA/D思想的啟發(fā),提出了一種基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法,該算法通過引入具有偏好信息的權(quán)值向量,引導(dǎo)搜索方向朝決策者感興趣的區(qū)域進(jìn)行,從而使得最終得到的解都是滿足決策者偏好的解。在一系列測(cè)試函數(shù)上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,與已有偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法相比,本文所提的方法不僅具有支持多偏好點(diǎn)、偏好區(qū)域大小可控、偏好點(diǎn)的位置對(duì)算法性能影響不大等優(yōu)點(diǎn),而且在大多數(shù)所測(cè)試的低維和高維問題上所獲得的偏好解具有更好的收斂性。(2)提出了一種基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)最大功率點(diǎn)跟蹤算法。光伏發(fā)電系統(tǒng)在特定的環(huán)境條件下,僅存在一個(gè)最大輸出功率點(diǎn),一旦其工作點(diǎn)偏離最大輸出功率點(diǎn),太陽(yáng)能電池的輸出功率就會(huì)急劇減小。因此,最大功率點(diǎn)跟蹤技術(shù)是光伏發(fā)電系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。然而,隨著外界環(huán)境發(fā)生驟變或光伏陣列在位于局部遮陰的情形下,傳統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤算法可能會(huì)追蹤不到光伏系統(tǒng)在該環(huán)境下的最大功率點(diǎn)。通過分析最大功率點(diǎn)跟蹤問題可知,此問題既要滿足追蹤到的功率最大,同時(shí)又要滿足追蹤到的最大功率點(diǎn)下的電流與模型下所對(duì)應(yīng)的真實(shí)電流誤差要足夠小,因此該問題可轉(zhuǎn)化為帶偏好的多目標(biāo)優(yōu)化問題。故本文提出來(lái)了基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)最大功率點(diǎn)跟蹤算法。該算法與傳統(tǒng)的大功率點(diǎn)跟蹤算法相比,無(wú)需不斷實(shí)時(shí)檢測(cè)功率的變化,僅需檢測(cè)外界環(huán)境的變化即可獲得光伏系統(tǒng)的最大功率點(diǎn)。由于該算法中僅需檢測(cè)外界環(huán)境變化即可,故不必要求系統(tǒng)實(shí)時(shí)性,可以實(shí)現(xiàn)離線追蹤最大功率點(diǎn),同時(shí)也避免了因在最大功率點(diǎn)附近振蕩而造成能量損失。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與傳統(tǒng)的最大功率點(diǎn)跟蹤算法相比,本文所提算法具有更高的精度,同時(shí),誤差可以控制在理想的范圍內(nèi)。
【關(guān)鍵詞】：多目標(biāo)優(yōu)化 偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法 權(quán)值向量 光伏系統(tǒng) 最大功率點(diǎn) 最大功率點(diǎn)追蹤
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 研究背景與意義13-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.1 偏好多目標(biāo)優(yōu)化方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 最大功率點(diǎn)追蹤算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 本文的工作與安排18-20
• 第二章 相關(guān)工作20-29
• 2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題相關(guān)定義20-21
• 2.2 偏好多目標(biāo)優(yōu)化方法21-26
• 2.2.1 偏好信息的引入21-22
• 2.2.2 引用點(diǎn)方法22
• 2.2.3 g-dominance方法22-24
• 2.2.4 r-dominance方法24-25
• 2.2.5 利用角度信息引入偏好25-26
• 2.3 最大功率點(diǎn)追蹤算法26-28
• 2.3.1 光伏電池的等效模型26-27
• 2.3.2 擾動(dòng)觀察法27-28
• 2.3.3 基于粒子群的MPPT算法28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法29-46
• 3.1 MOEA/D算法簡(jiǎn)介29-31
• 3.2 基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)優(yōu)化算法31-35
• 3.2.1 算法思想31-34
• 3.2.2 算法流程描述34-35
• 3.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比35-45
• 3.3.1 支持多偏好點(diǎn)36-37
• 3.3.2 偏好區(qū)域可控37-38
• 3.3.3 偏好效果對(duì)比實(shí)驗(yàn)38-42
• 3.3.4 收斂性對(duì)比實(shí)驗(yàn)42-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)MPPT算法46-57
• 4.1 問題轉(zhuǎn)化46-47
• 4.2 基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)MPPT算法描述47-50
• 4.2.1 算法思想47-48
• 4.2.2 基于權(quán)值向量的偏好多目標(biāo)MPPT算法策略及流程48-50
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)50-56
• 4.3.1 參數(shù)的設(shè)置50-51
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)比51-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 總結(jié)和展望57-59
• 5.1 工作總結(jié)57-58
• 5.2 未來(lái)展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-65
• 致謝65-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目67

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本文編號(hào)：289054