基于生物地理学算法的微电网多目标优化调度

针对含风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机、柴油发电机、蓄电池组成的微电网系统优化调度问题,设置系统相关约束条件,建立以运行成本最小、用户停电损失费用最小及环保成本最低的微电网多目标优化调度模型,采用生物地理学算法对模型进行求解;对某独立型微电网算例的单目标优化调度与多目标优化调度的仿真结果进行对比。结果表明:单目标下的微电网优化调度,虽然可以在单一方面达到最优,但是以其他目标的增加为代价;多目标优化调度综合考虑了微电网的经济性、节能型、可靠性之间关系,实现了运行成本、用户停电损失费用、环保成本下的全局最优,可根据用户的实际需求提供一种更合理的微电网优化调度方案。     

基于人工免疫算法的微网需求侧响应优化调度

在考虑V2G的需求侧响应的基础上,以电动汽车蓄电池折损系数及从配电网的购电费用为优化目标,构建包含微电网功率平衡约束、可转移负荷约束、V2G约束、储能荷电状态等约束条件的光伏微电网多目标优化模型。采用人工免疫算法对模型进行求解,并利用实际的光伏微电网机构和运行数据,在Matlab平台上进行仿真分析,获得光伏微电网优化调度的多组Pareto最优解集。通过分析选取的典型调度方案,验证优化模型的合理性和有效性。     

含热电联合系统的微电网运行优化

为了提高微电网的经济运行水平,提出考虑分时电价并计及制热收益的微电网多目标能量调度模型,该模型以微网发电成本最低与环境效益最优为目标。首先,利用权重系数将多目标经济调度问题化成单目标优化问题。其次,针对遗传算法局部搜索能力差的问题,提出了天牛须搜索算法改善遗传算法的变异操作,利用自身对空间的判断,加强局部搜索能力,在此基础上将Metropolis接受准则加入天牛须搜索算法中,增加变异的概率。最后,以一个微电网为例,将改进的算法与标准遗传算法进行对比,验证了所改进的算法的全局最优解的搜索能力,使得微网获得更佳的综合效益,降低了系统经济运行成本。     

分时电价下考虑需求响应的微电网经济调度方法

为了实现微电网发电侧和用户侧双赢,提出一种考虑需求响应的孤岛微电网多目标经济调度模型。该模型在分时电价机制下引入需求响应,构建含用电效用和用电成本的负荷侧效益目标函数,同时,建立微电网发电侧成本最小目标函数。基于上述目标函数,通过调整使得微型燃气轮机的增量成本一致,实现微电网发电总成本最小。同时,根据分时电价调节可调负载的最优接入量,使得用户侧总收益在每个时段达到最大。为了验证模型的有效性,建立孤岛微电网仿真平台对需求响应的效果进行测试。仿真结果表明:所提出的经济调度模型能够在实现发电侧成本最小化的同时,实现负荷侧效益的最大化;在分时电价机制下引入需求响应后,用户侧效益提高了104%。     

考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度

风电和需求响应参与电网调度带来了显著的经济效益并降低了负荷波动,但是风机出力的不确定性给电网动态经济调度带来挑战。针对上述问题,建立考虑需求响应的多目标模糊机会约束动态经济调度。首先,分析风电预测误差在不同功率的模糊特性,并拟合出模糊参数,进而获得风电的模糊隶属度函数。其次,根据模糊理论对系统约束形成可信性测度的模糊机会约束,建立考虑经济和负荷方差的多目标优化模型。在模型求解上,采用清晰等价类将机会约束清晰化,采用基于分解的多目标进化算法求解,然后采用模糊聚类的Pareto最优解集筛选最优解。算例结果表明,所提出的模型,能够有效权衡风电并网风险、系统利润和系统负荷波动。     

改进的果蝇优化算法在多目标搜索中的应用

通过对果蝇算法的改进和优化,能够实现在离散环境下的多目标搜索,改善传统果蝇算法单目标搜索存在的不足.首先对传统果蝇优化算法进行研究,再通过混合步长嗅觉的方法进行果蝇算法的重新编码,使其具有多目标最优求解能力,完成对多目标的搜索.通过MFOA算法可以实现对多目标的最优计算,最终完成多目标最优解的计算.结果表明,果蝇优化算法通过混合步长嗅觉的方法可以在多目标搜索当中得到充分应用.     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

多目标优化问题的差分进化算法研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,提出了一种精英保留和根据目标函数值进行排序的多目标优化差分进化算法.对排序策略中目标函数的选择方式进行了分析和比较,并提出了一种确定进化过程中求得的精英解是否进入Pareto最优解集的阈值确定方法.用多个经典测试函数进行了实验分析,并与NSGA-Ⅱ算法进行了比较.实验结果表明,该方法收敛到问题的Pareto前沿效果良好,能有效保持所求得的Pareto最优解的多样性.     

风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行

为了提高微电网经济运行水平,首先,针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题,提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法,在此基础上,将Metropolis接受准则加入粒子群算法中,增加粒子跳出局部最优解的概率。采用改进算法及其相关的3种算法对4个基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。然后,以微电网发电成本最低和环境效益最优为目的,考虑了实际微网运行的约束条件,建立了包含有光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的多源互补微电网日优化运行数学模型。最后,将改进算法与标准粒子群算法分别用于微网日运行优化模型求解,验证了采用改进算法能够使微网获得更佳的综合效益。     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.     

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。     

基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法研究

当前不确定动态多目标优化方法通常将多目标问题转换成单目标问题,将其它目标看作约束条件,仅可得到单个解,无法有效体现不确定多目标之间的关系,导致得到的解质量低。为此,提出一种新的基于粒子群算法的不确定动态多目标优化方法,给出不确定动态多目标优化问题的数学描述,介绍了粒子群算法,针对粒子群算法容易陷入局部最优的弊端,引入动态变异算子对其进行改进,通过改进的位置更新公式实现粒子群算法位置的自适应更新,给出解决不确定多目标优化问题的详细过程,在此基础上,通过分段线性函数参数化实现不确定动态多目标优化。实验结果表明,所提方法搜索能力强,采用所提方法得到的解与真实解最相近,质量最高。     

基于多目标粒子群算法的矩形微通道结构优化

为提升矩形微通道的综合性能,通过多目标粒子群算法对矩形微通道进行数值优化,由响应曲面法拟合热阻函数,再以热阻与压降为目标函数,建立以矩形微通道结构参数为变量的多目标粒子群算法的数学模型。由多目标粒子群算法计算得到热阻与压降的pareto优化解集,用k-mean聚类法对优化解集进行聚类得到4个代表解,与未优化解进行对比,评价其综合性能。结果表明：响应曲面法拟合的热阻函数的相关系数R2分别为0.9981、0.9961均接近1,模型准确度高,点3与点0的仿真结果对比表明经过多目标粒子群算法优化后的通道的温度分布更加均匀,最高温度更低,压降更低,综合性能更优。可见该种方法可以提供一定工况范围内的优化解集,提升微通道的综合性能。     

一种新的全局排序高维多目标优化算法

针对传统高维多目标优化问题解决方法存在解集收敛性与解集分布均匀性缺陷的问题, 提出将全局排序方法与灰色关联分析两种方法相结合, 设计一种新的全局排序高维多目标优化算法. 通过设计最小函数值母序列和个体目标函数值子序列, 利用灰色关联分析法计算其关联度, 并结合个体目标适应度计算策略, 解决解集分布不均匀的问题. 该算法不仅可提高非支配个体的选择能力, 还具有良好的收敛性. 为测试该算法的性能, 选择3种经典多目标进化算法, 在标准测试函数集DTLZ{2,4,5,6}上进行对比实验. 实验结果表明, 该算法在解决高维多目标问题时, 其收敛性与解集分布均匀性均优于其他3种算法.     

基于多目标规划的低空飞行服务站选址

为改变行政区域划设模式,实现大规模低空飞行服务站选址优化,通过分析完整的低空飞行服务流程,采用聚类方法描述低空飞行服务需求,确定了低空飞行服务站选址的基本准则和约束限制,建立了以服务成本最小化、服务响应时间最短、服务覆盖面积最大和重复覆盖最低的静态优化选址模型;采用"理想点"切入方式,设计了多目标遗传选址算法,搜索最优选址解集.最后,通过算例分析验证模型和算法的优化效果.结果表明:多目标规划更贴近低空飞行服务实际生产的要求,遗传算法更好协调了四个目标函数之间的关系,实现整体最优,且降低了求解的时间复杂度.     

轴辐式中国国内煤炭运输网络构建

提出轴辐式中国国内煤炭运输网络结构,构造一个同时考虑经济因素和环境因素的双目标轴辐式煤炭运输网络优化模型.应用精英策略非支配排序的遗传算法(NSGA-II),设定10个算例,并对比多目标粒子群优化算法(MOPSO)和多目标和声搜索算法(MOHS)对模型进行求解.结果表明,轴辐式煤炭运输网络优化模型有效,相比于MOPSO、MOHS算法,NSGA-II算法能够在更短的时间内生成较高质量的最优解,并且所得最优解二氧化碳的总排放量更少.     

基于贪婪启发式的多期多目标动态网络选址

为弥补现有选址模型考虑需求变化及客户满意度的不足,研究了随机需求环境下的配送中心选址并设计了衡量客户满意度的函数. 运用随机机会约束规划为基本建模工具,将模型设计拓展到多期规划决策领域并构建了动态多期多目标选址模型,模型不仅考虑了最小化配送中心运作成本,而且考虑了客户最大满意度;运用主要目标法将多目标选址模型转化为单目标选址模型,采用满意度高优先的客户指派原则设计了贪婪启发式求解算法. 算例结果表明,模型的非劣解包含了传统的以最小化物流成本为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加灵活全面的决策依据.     

基于改进粒子群算法的3-RPS并联机构正解研究

为快速准确求解3-RPS并联机构运动学正解,将其化归为非线性方程组求解问题,又基于优化理论将其转化成多目标优化问题,并以加权法将多目标问题转化为单目标优化问题,最后采用改进粒子群算法进行数值求解,最后给出了算例。仿真结果表明:该方法适用于求解并联机构的正解问题,其收敛速度和计算精度较标准PSO算法有明显改善。     

改进的非支配排序遗传算法优化气举配气

论述了气举优化配气的发展现状,提出了一种新的用分段线性函数表示的气举优化配气单目标和多目标模型。单目标模型以产油量最大为目标函数,而多目标模型以产油量最大且注气量最小为目标函数。以我国西部某油田某区气举井为例,进行了气举优化配气实例分析,给出了气举配气单目标模型的最优解和多目标模型的非支配解集,得到了最优配气方案下的产油量和注气量。