【摘 要】
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针对微电网运行的多目标优化问题,提出了一种基于参考解支配的改进骨干多目标粒子群优化(r-dominated barebones multiple objective particle swarm optimization,r-BBMOPSO
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司,南京理工大学
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针对微电网运行的多目标优化问题,提出了一种基于参考解支配的改进骨干多目标粒子群优化(r-dominated barebones multiple objective particle swarm optimization,r-BBMOPSO)算法。该算法将参考解支配法和骨干粒子群优化算法应用于多目标求解问题,以加权欧式距离为判据,在参考解周围一定范围内搜寻可行解集。建立了以微电网发电成本最低、储能寿命损耗指标最低以及污染物综合排放指标最低的多目标优化运行模型,并基于某微电网算例进行仿真,结果表明r-BBM
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