环境经济论文提纲

论文题目：基于改进鲸鱼优化算法的多目标环境经济调度研究

摘要：多目标环境经济调度（Multi-objective Environmental Economic Dispatch,MOEED）是实现电力系统优化运行的重要调控手段,在满足系统安全、稳定和经济运行的要求下,通过合理地调控发电机组有功出力,使得在调度周期内系统的多个目标达到最优。MOEED将污染气体排放目标纳入到系统中,同时考虑了燃料费用和污染气体排放两个目标函数,满足了兼顾经济效益和环保性的可持续发展要求,替代了传统的经济调度模式成为了新的研究热点。论文介绍了多目标优化问题（Multi-objective Optimal Problems,MOP）和环境经济调度问题的相关概念,进而建立了包括四个目标函数、三个等式约束和四个不等式约束的多目标环境经济调度数学模型。针对标准鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）本身存在的不足,通过引入多种改进策略,提出一种新型鲸鱼优化算法（New Whale Optimization Algorithm,NWOA）,并且通过四种基准测试函数验证NWOA算法的有效性和优越性。针对MOEED的高约束问题,提出了基于帕累托占优的约束处理方法（Constraint Handling based on Pareto-dominant,CHP）保证算法的求解在满足系统约束条件下进行。针对MOEED的解集排序问题,提出了一种新的非劣排序方法用于改进多目标解集的筛选方式,得到了本文所提出的新型多目标鲸鱼优化算法MONWOA-CHP。为了对比潮流计算方法和Krons损耗公式方法求解系统线路网络损耗的优劣性,在IEEE30节点系统中进行两个测试案例仿真实验,实验结果表明了潮流计算方法相比于Krons损耗公式方法方法在求解网络损耗目标函数上有更好的性能。为了验证MONWOA-CHP算法在解决MOEED问题上的有效性和优越性,将MONWOA-CHP、MOPSO、NSGA-II以及标准多目标鲸鱼优化算法（Multi-objective Whale Optimization Algorithm,MOWOA）应用于IEEE30、57和118节点系统中共进行八个案例的仿真实验。然后采用多目标评价指标、算法的平均运行时间以及运行稳定性对四种算法的性能做出了综合性的评估。最后,实验结果表明MONWOA-CHP算法在解决MOEED问题时的性能表现更好,具有更明显的竞争优势。

关键词：多目标环境经济调度;新型多目标鲸鱼优化算法;约束处理方法;非劣排序方法

学科专业：控制科学与工程

摘要

abstract

注释表

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 多目标环境经济调度的研究现状

1.3 鲸鱼优化算法研究现状

1.4 研究内容及章节安排

1.4.1 研究内容

1.4.2 章节安排

第2章 电力系统多目标环境经济调度问题

2.1 环境经济调度问题

2.1.1 潮流计算

2.1.2 系统功率平衡

2.1.3 目标函数

2.1.4 约束条件

2.2 多目标优化问题

2.2.1 多目标优化相关概念以及数学模型

2.2.2 多目标优化评价指标

2.2.3 常用的多目标优化算法

2.3 多目标环境经济调度数学模型

2.4 本章小结

第3章 多目标鲸鱼优化算法及其改进研究

3.1 标准鲸鱼优化算法

3.2 多目标鲸鱼优化算法

3.3 鲸鱼优化算法本身的改进

3.3.1 反向学习策略

3.3.2 高斯变异算子

3.3.3 DE算法的变异过程

3.3.4 搜索模式参数

3.3.5 NWOA的伪代码

3.4 基于NWOA和 WOA的性能验证

3.5 改进的非劣排序方法

3.5.1 新的约束处理方法

3.5.2 新的非劣排序方法

3.6 本章小结

第4章 基于改进鲸鱼优化算法的电力环境经济调度研究

4.1 改进鲸鱼优化算法求解MOEED问题

4.1.1 改进策略概述

4.1.2 改进鲸鱼优化算法求解MOEED问题基本流程

4.2 基于MONWOA-CHP的多目标环境经济调度仿真实验

4.2.1 潮流计算方式和Krons损耗公式方法

4.2.2 优化目标组合和算法参数设置

4.2.3 IEEE30 节点系统仿真分析

4.2.4 IEEE57 节点系统仿真分析

4.2.5 IEEE118 系统节点系统仿真分析

4.3 算法性能评估

4.3.1 多目标评价指标

4.3.2 算法平均运行时间

4.3.3 算法稳定性分析

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 研究展望

参考文献

致谢