机组负荷分配的多目标优化和多属性决策

作者：李学斌

来源：电力系统及其自动化学报, 2010, (01): 142-145.

• 负荷分配
• 多目标遗传算法
• 多属性决策
• 熵权
• 逼近理想解的排序方法 load dispatch
• multi-objective genetic algorithm
• multi-attribute decision making
• entropy weights
• technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS)

同时计及机组运行的经济性和污染排放,将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对火电厂负荷优化分配问题进行了研究。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标遗传算法(NSGAⅡ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算,然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pa-reto最优解给出排序。给出了3台机组负荷分配的优化算例,计算表明所提方法适应性好,结果合理可行。

• 单位
  武汉第二船舶设计研究所