混沌多目标差分进化算法在环境经济调度中的应用

"采用混沌多目标差分进化算法并考虑协调运行的环境经济调度" 本文主要探讨了电力系统环境经济调度（EED）领域的一个关键问题，即如何在优化发电成本和减少环境污染的同时，确保系统的协调运行。传统的EED策略可能导致部分线路过载，影响电网的安全稳定性。为此，作者提出了一种新的多目标优化模型，该模型引入了协调性指标，即各支路负载率的标准差，以衡量系统运行的均匀性。 为了求解这个多目标优化问题，文章提出了一种混沌多目标差分进化（CMODE）算法。CMODE算法结合了非支配排序的种群分级机制，这是多目标优化中的常见策略，能够有效处理多个目标之间的冲突。此外，CMODE算法还利用Tent混沌映射进行种群初始化，以及动态调整控制参数，这有助于增强算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优。 在实验部分，CMODE算法应用于IEEE 30节点测试系统，与不考虑协调运行的EED策略对比，结果显示计及协调性指标的发电调度模型可以显著提高电网的安全运行水平。这表明，考虑协调性的优化方法对于解决电力系统的实际问题具有重要的实用价值。 在EED问题的传统解决方法中，线性加权和法、目标规划法和ε约束法各有优缺点。线性加权和法简单易懂但权重设置困难，目标规划法依赖于决策者的预期值设定，而ε约束法则需处理多个约束水平。相比之下，CMODE算法通过混沌理论和差分进化策略，为多目标优化提供了一种更为灵活和强大的工具。 这项研究为电力系统的环境经济调度提供了新的视角和方法，强调了协调运行的重要性，并通过实证分析证明了混沌多目标差分进化算法的有效性。这种方法不仅有助于提高电网的运行效率，还有利于减少环境污染，符合可持续发展的要求，对电力系统优化调度领域有深远的影响。