流体力学启发的优化算法解决经济排放调度问题

"本文介绍了一种新的优化算法，该算法受到流体力学的启发，用于解决联合经济排放调度（CEED）问题。CEED问题的核心是同时最小化能源成本和环境污染排放，这在环保意识日益增强的时代变得至关重要。研究人员设计了一种模拟流体自然从高压向低压流动的启发式算法，以此来类比CEED问题的优化过程。新算法采用加权求和方法处理问题，并在实际场景中表现出优于现有算法的性能。" 在电力系统运行中，联合经济排放调度（CEED）是一个复杂的优化问题，涉及到多个发电单元的协调工作，不仅要考虑经济效益，还要兼顾环保要求。传统的调度策略往往只关注最小化运营成本，但随着对环境影响的关注度提升，排放量也被纳入了考虑范围。因此，CEED问题的目标函数通常是一个包含燃料成本和污染物排放的加权和，需要在保证系统稳定运行的同时，寻找最优的运行策略。 流体力学搜索优化算法是一种基于自然界中流体运动规律的元启发式算法。在本研究中，这种算法被用来模拟流体从高压区域向低压区域流动的过程，象征着优化过程中从高成本、高排放状态向低成本、低排放状态的转变。这种算法的优势在于能够有效地探索解决方案空间，通过不断调整和优化，找到满足CEED问题目标的近似全局最优解。 Swarm intelligence（群体智能）和metaheuristic algorithms（元启发式算法）是解决复杂优化问题的常用工具，它们可以从大量可能的解决方案中筛选出最优秀的。新提出的流体力学启发式算法就是这类算法的一个实例，它能够灵活地适应各种约束条件，如设备的功率限制、排放限制等。 实证研究表明，新算法在处理CEED问题时，相比文献中报告的其他算法，如遗传算法、粒子群优化等，具有更好的性能。这体现在更低的燃料消耗、更少的污染物排放以及更快的收敛速度。此外，算法的稳健性也是其优势之一，能够在不同的系统配置和运行条件下保持良好的性能。 这种流体力学启发式算法为CEED问题提供了一个创新且有效的解决方案，对于电力行业的经济和环保调度有重要的实践意义。未来的研究可以进一步探索该算法的改进版本，以及将其应用于其他类似的多目标优化问题，以推动能源系统更加绿色和高效。