风电场下多目标动态经济调度优化方法

本文主要探讨了在金融风控建模中的一种关键数据预处理方法——目标值归一化，以及如何在IMOEA/D-CH算法中应用这一技术。目标值归一化是为了解决多目标优化问题中不同目标函数之间量纲和数量级差异导致的算法进化偏向问题。在金融建模中，特别是用于评估和预测风险的评分卡模型中，目标值的标准化有助于确保算法能够更公平地处理所有目标，而不是过度关注某一特定指标。 具体步骤是通过公式(20)，将原始的目标函数值（if）通过归一化处理，将其转换为一个介于-1和1之间的值，其中上限（max_if）和下限（min_if）定义了归一化的范围。这样做可以避免因目标函数值的量纲不一致而产生的偏斜，从而提高算法的收敛性和稳定性。 在电力系统，特别是在考虑风电场的多目标动态环境经济调度中，同样需要处理这类问题。文章提到的模型考虑了燃料成本、污染排放等多个目标，并且考虑到阀控点效应、网络损失以及由于风电场的不确定性带来的旋转备用需求。目标值归一化在这里同样适用，能够帮助平衡这些复杂目标，实现经济性和环保性的综合优化。 在算法实现部分，作者以常规火电机组的出力作为决策变量，构建初始种群，每个个体的调度方案由各机组的功率组成，其值在规定的上下限范围内随机生成。同时，权重向量也进行了适当的设置，确保算法能够在处理多目标时具有全局视角。 通过目标值归一化，可以提升整个调度过程的效率，使得算法在面对含风电场的电力系统中的经济调度问题时，能够更有效地找到满足多个约束条件下的最优或近似最优解决方案。因此，目标值归一化是现代电力系统优化中的一个重要步骤，对于提升金融风控和电力调度模型的性能具有重要意义。