检索结果-南通市图书馆

作者：韩颖重庆邮电大学

学位级别：硕士

有功优化是电力系统经济调度中非常重要的环节,随着用电需求的不断增加以及电网系统的愈加复杂,研究人员将更多的注意力集中到研究多目标有功优化（Multi-objective Optimal Active Power Dispatch,MOAPD）问题,涉及到的目标有基本燃料... 详细信息

有功优化是电力系统经济调度中非常重要的环节,随着用电需求的不断增加以及电网系统的愈加复杂,研究人员将更多的注意力集中到研究多目标有功优化（Multi-objective Optimal Active Power Dispatch,MOAPD）问题,涉及到的目标有基本燃料费用、网络损耗、氮硫化物等有害气体的排放量和考虑带阀点效应的燃料费用等。由于不同的目标函数之间通常存在着竞争关系且具有不同的量纲,因此MOAPD问题的求解难度大大增加。本文选取水循环算法为主体对MOAPD问题进行求解。首先,针对标准水循环算法（Water Cycle Algorithm,WCA）求解非凸优化潮流问题的不足,引入高斯突变机制和水流蒸发过程改进基本WCA,提出了一种新型高斯水循环算法（Novel Gaussian Water Cycle Algorithm,NGWCA）并将该算法应用于求解单目标仿真实验。再者,在验证NGWCA在单目标仿真中有优越性的前提下,借鉴NSGA-III（Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-III）算法中的排序思想,融入含有rank和distance属性的全局排序规则以及精英解集保留策略等多目标策略将NGWCA算法改变为能求解多目标问题的算法。此外,提出约束占优方法（Constraint Dominant Strategy,CDS）,改进了原始约束处理规则,避免了统一量纲和调整系数合理范围的繁杂过程,将多目标NGWCA和CDS占优策略相结合,提出NGWCA-CDS算法。为验证NGWCA-CDS解决MOAPD问题的有效性,在NGWCA算法于IEEE 30和IEEE 57测试系统上,相较于布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm,CS）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）以及差分进化算法（Differential Evolution,DE）在7个单目标仿真中取得优势的前提下,将NGWCA-CDS算法应用于求解MOAPD问题,完成了6种双目标和1种三目标仿真实验,并尝试将该算法应用于IEEE 118大节点系统的寻优,仿真结果与MOPSO（Many Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）和NSGA-III进行了比较。结果表明,改进的方法可以有效地解决MOAPD问题,在完全满足约束的前提下,不仅可以得到一致连续的帕累托解集,而且可以得到有竞争力的折中解。此外,从世代距离、分布性、计算复杂度角度进行评价,评价指标也表明NGWCA-CDS算法分布均匀,收敛性高,稳定性强。进一步证明了本文提出的NGWCA-CDS算法能够高效的求解MOAPD问题。

关键词：多目标有功优化改进水循环算法全局排序规则约束占优方法

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含CSP及WTE的虚拟电厂低碳优化调度

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电网与清洁能源 2025年第2期41卷 33-42页

作者：王红叶程静新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830017 可再生能源发电与并网控制教育部工程研究中心新疆乌鲁木齐830017

针对传统机组运行约束挤压风电并网空间及固体废弃物堆存量激增造成的环境污染问题,配置光热电站与电加热联合运行促进风电消纳,引入垃圾焚烧电厂与电转气联合运行实现CO_(2)再利用,提出一种含光热电站(concentrating solar power plant... 详细信息

针对传统机组运行约束挤压风电并网空间及固体废弃物堆存量激增造成的环境污染问题,配置光热电站与电加热联合运行促进风电消纳,引入垃圾焚烧电厂与电转气联合运行实现CO_(2)再利用,提出一种含光热电站(concentrating solar power plant,CSP)及垃圾焚烧电厂(waste to energy plant,WTE)的虚拟电厂低碳优化调度模型。基于非参数核密度估计和Frank-Copula函数构建风电和光热电站出力联合分布模型,并利用蜉蝣优化K-means聚类算法得到典型场景;构建电加热与光热电站联合运行模型,并在垃圾焚烧-电转气精细化碳利用模型的基础上,引入阶梯碳交易机制进一步约束系统碳排放;以虚拟电厂总运行成本最低为目标,提出一种基于混合策略改进的水循环算法进行求解。仿真结果表明,所建立模型能够有效促进风电消纳并降低系统碳排放。

关键词：光热电站垃圾焚烧电厂蜉蝣优化K-means聚类阶梯碳交易机制改进水循环算法

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云制造下考虑双重多属性信息的服务资源组合优化研究

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计算机应用研究 2021年

作者：谢程龙石宇强韩婷钟敬伟任黎明西南科技大学制造科学与工程学院

为解决云制造服务资源组合优化过程中服务属性信息存在动态变化的问题，提出一种云制造下考虑双重多属性信息的服务资源组合优化方法，其中同时考虑非功能属性与历史评价属性。在非功能属性中，以总成本最低、总时间最少、平均合格率最... 详细信息

为解决云制造服务资源组合优化过程中服务属性信息存在动态变化的问题，提出一种云制造下考虑双重多属性信息的服务资源组合优化方法，其中同时考虑非功能属性与历史评价属性。在非功能属性中，以总成本最低、总时间最少、平均合格率最大为决策目标；在历史评价属性中，以历史平均违约率最低、历史平均满意度最高为决策目标，建立多目标数学模型，运用改进的水循环算法求解模型。结果表明该方法能够有效解决云制造服务资源属性信息存在动态变化时的组合优化问题。

关键词：云制造组合优化双重多属性改进水循环算法

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