改进MNSGA-Ⅱ算法在电力系统动态环境经济调度中的应用

"基于改进NSGA-Ⅱ的电力系统动态环境经济调度" 本文探讨的是电力系统动态环境经济调度(DEED)的重要性和优化方法。DEED是电力调度领域的一个关键问题，它不仅要考虑经济效率，还要兼顾环境影响，尤其是在节能减排的需求日益增长的背景下。传统的静态经济调度(ED)已经不能满足这一需求，因为它忽略了时间断面间的相互影响。动态经济调度(DED)引入了机组的爬坡速率限制，使得调度策略更加贴近实际情况。 然而，DEED是一个复杂的问题，涉及到非线性、强约束和多峰值的多目标优化。两个主要目标——最小化污染排放和发电成本往往存在矛盾，这需要高效的多目标优化算法来解决。文献中提到，早期的研究尝试通过权重法、模糊满意度法或价格惩罚因子将多目标问题转换为单目标问题，但这会导致解决方案依赖于人为设定的参数，且难以找到全局最优解。 针对这一挑战，研究者们开始转向人工智能算法，特别是基于粒子群优化(PSO)和进化算法的方法。进化算法，如非支配排序遗传算法第二代(NSGA-Ⅱ)，在处理多目标优化问题时表现出了强大的潜力。然而，NSGA-Ⅱ自身也存在一些局限，例如可能无法保持种群的多样性。 为此，本文提出了一种改进的NSGA-Ⅱ，称为MNSGA-Ⅱ，它引入了可控精英主义的选择操作，以在保持精英解的同时增加种群多样性。同时，为了解决模型复杂约束下进化受阻的问题，采用了基于前向搜索算子的改进启发式操作。这种操作能够有效地处理约束条件，提升算法的性能。此外，通过新型成员函数来评价Pareto前沿上的个体优劣，有助于选择最佳的折中解。 通过在经典的10机系统算例中的仿真，MNSGA-Ⅱ展示了比NSGA-Ⅱ更强的全局搜索能力，从而更有效地解决了DEED问题。这一改进算法为解决电力系统动态环境经济调度提供了一个有力的工具，有望在实践中实现更好的节能减排效果。 总结来说，这篇研究关注的是DEED的优化算法，特别是通过改进NSGA-Ⅱ来克服传统方法的局限，提高对多目标问题的解决效率。这种方法对于电力系统的可持续发展和环境保护具有重要意义，因为它能够帮助调度者在经济和环境之间找到最佳平衡点。