基于蚁群算法的环境经济负荷分配问题研究

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基于蚁群算法的环境经济负荷分配问题研究

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基于蚁群算法的环境经济负荷分配问题研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：电力系统经济负荷分配的目的是在各台机组间合理地分配负荷,使其在满足电力系统或发电机组运行约束条件的同时,使发电成本最小化。这在经济调度中非常重要,是电力系统中典型的优化问题。本文使用了改进的连续蚁群算法解决电力系统的经济负荷分配问题。该算（文章此处忽略..）法以连续蚁群算法为基础,通过优化信息素的更新策略,以及细化算法的参数设置策略,使其具有高效率的全局搜索能力。经过对多个标准方程式算例的测试,改进蚁群算法与其它诸多算法相比显示出了明显的优越性。又通过对3机、13机电力系统两个算例进行仿真测试,证（文章此处忽略..）实了该算法可有效解决经济负荷分配问题。并在性能对比中也显示出了相当的先进性。对于电力系统而言,传统的经济负荷分配模式已不适合目前电力系统的要求。在环保问题呼声越来越高的形式下,如何迅速有效地减少电力系统对外界环境的污染问题是一个十分重要而（略..）且亟待解决的问题。本文通过一个环境经济负荷分配模型,对发电费用和污染气体排放二者的多目标问题进行优化,使之在不添加环保设备的情况下使用尽可能少的发电费用而同时能最大限度地减少环境污染。本文对某电厂的三台机组进行了仿真计算,采用含帕累托最优（略..）解集的多目标连续蚁群算法计算出最优结果,结果显示它不仅能维持较低的发电费用,还能通过降低机组的气体排放量,使得发电费用和排污费的总和比用传统经济负荷分配方法得到的结果更低。这证明本文所采用的数学模型是正确的,算法是有效的。

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