多目標(biāo)優(yōu)化方法在火電機(jī)組廠級(jí)負(fù)荷分配中的應(yīng)用.pdf

1、實(shí)際優(yōu)化問題大多屬于多目標(biāo)優(yōu)化范疇，具有多個(gè)待優(yōu)化的評(píng)價(jià)目標(biāo)，而且不同目標(biāo)之間可能是互相影響或者互相抵消的，因此，往往很難獲得各目標(biāo)同時(shí)最優(yōu)的解決方案。此類問題的一般優(yōu)化方法，除了受限于所研究問題的客觀屬性外，還會(huì)受到?jīng)Q策人所參考的主觀評(píng)價(jià)條件影響。進(jìn)化算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力和種群機(jī)制，所以基于進(jìn)化算法的優(yōu)化方法能有效地解決這些問題。本文研究的目標(biāo)是尋找適當(dāng)?shù)膬?yōu)化方法，可以快速地解決多目標(biāo)優(yōu)化問題，而且可以保持較高的準(zhǔn)確程序。針對(duì)火

2、電廠的負(fù)荷分配問題，通過對(duì)案例電廠的日常運(yùn)行數(shù)據(jù)分析得出電廠機(jī)組的煤耗與污染物排放特性，選取基于改進(jìn)的粒子群算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，以得出更加經(jīng)濟(jì)環(huán)保的廠級(jí)負(fù)荷分配方式。
　　本文首先介紹了進(jìn)化算法的基本原理與發(fā)展概況，總結(jié)了基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法的特點(diǎn);其次，考慮到傳統(tǒng)進(jìn)化算法的缺點(diǎn)，如收斂性差、效率低等，提出了基于一種改進(jìn)粒子群算法的多目標(biāo)優(yōu)化方法，可以根據(jù)算法的較快搜索和尋優(yōu)能力進(jìn)行全局尋優(yōu);然后，面向電力