一种用于电力经济环境调度的记忆分子动理论多目标优化算法制造技术

本发明专利技术公开了一种求解电力系统经济环境调度的记忆分子动理论多目标优化算法；开始算法之前，初始化各类参数。算法实现过程：首先设置记忆元，依据其记忆值将种群分为遗忘、瞬时、短时、长时记忆库。然后基于记忆分级的非支配快速排序法对种群进行分级，将长时，短时，瞬时和遗忘记忆库分别作为帕累托前沿的F1，F2，F3和F4，并结合拥挤距离排序策略。依据记忆值的更新和遗忘模型，随着迭代进行，对记忆值不断更新。精英保留在长时记忆数据库中。如果当前个体不是遗忘，则从长时记忆库中按精英选择策略随机挑选一个精英个体，依据所满足的条件，分别按吸引、排斥、扰动算子对其它个体实施搜索引导；如为遗忘，则通过随机移动，期待某一刻被回想起。

【技术实现步骤摘要】
一种用于电力经济环境调度的记忆分子动理论多目标优化算法
本专利技术涉及电力系统经济环境优化调度领域，对发电机组燃料耗量经济成本和发电机污染物排量选择一个合适的经济运行方式，具体是用记忆分子动理论多目标优化算法求解电力系统经济环境调度问题。
技术介绍
能源是社会发展的物质基础，是国民经济发展的重要推动力，可谓是国家经济发展的命脉。当前，全球范围内的能源紧张、环境污染问题突出及气候变化形势严峻等各个方面的问题，使能源发展问题已然成为人们关注的热点。电力工业是能源产业的重要组成部分，是重要的能源生产部口，而由于我国特殊的能源构成，化石能源电源占比较大，而进行电力生产的过程，也是大量消耗一次能源的过程，且随着发电装机规模的不断扩大，我国2013年的发电装机容量就己经跃居世界第一位到2015年底，我国发电装机容量更是达到150673万千瓦，同时仍有很大的在建规模。电力系统在进行电力生产时所需消耗燃料将更多。而随着中国经济的持续快速发展，能源问题表现日益突出，节约能源问题日益迫切。构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系，对于电力系统这样一个庞大的、复杂的工业系统而言，在其运行中的各个环节，只要做到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于求解电力系统经济环境调度问题的记忆分子动理论多目标优化算法，其特征在于：在开始人工记忆分子动理论多目标优化算法之前，首先对每个发电单元的的参数进行初始化，包括机组数n，系统的负载功率Pd，发电系统单元的燃料成本函数和发电机污染物排量函数的系统参考系数ai，bi，ci，di和ei，发电系统单元考虑阀点效应的系数di和ei，以及发电单元功率负载的最小值Pimin和最大值Pimax，人工记忆分子动理论优化算法实现过程为：首先设置记忆元，依据其记忆值将当前群体分为遗忘，瞬时、短时、长时记忆库；引入基于记忆分级的非支配快速排序法，分别对四个记忆库进行非支配排序，其中长时记忆库为一级前沿F1、短时...

【技术特征摘要】
1.用于求解电力系统经济环境调度问题的记忆分子动理论多目标优化算法，其特征在于：在开始人工记忆分子动理论多目标优化算法之前，首先对每个发电单元的的参数进行初始化，包括机组数n，系统的负载功率Pd，发电系统单元的燃料成本函数和发电机污染物排量函数的系统参考系数ai，bi，ci，di和ei，发电系统单元考虑阀点效应的系数di和ei，以及发电单元功率负载的最小值Pimin和最大值Pimax，人工记忆分子动理论优化算法实现过程为：首先设置记忆元，依据其记忆值将当前群体分为遗忘，瞬时、短时、长时记忆库；引入基于记忆分级的非支配快速排序法，分别对四个记忆库进行非支配排序，其中长时记忆库为一级前沿F1、短时记忆库为二级前沿F2、瞬时记忆库为三级F3和遗忘记忆库为四级F4，结合拥挤距离排序的策略，生成当代种群；依据记忆值的更新和遗忘模型，随着迭代进行，对记忆值不断更新；这样，越来越多的精英会出现在长时记忆数据库中，如果当前个体不是遗忘，则从长时记忆库中按精英选择策略随机挑选一个精英个体，依据分子间的吸引、排斥、扰动算子对其实现搜索引导；如为遗忘，则通过随机移动，期待某一刻被回想起。2.基于权利要求1提出的一种用于求解电力系统经济环境调度问题的记忆分子动理论多目标优化算法的思路及实现过程，它的具体实施步骤如下：步骤1：对每个发电单...

【专利技术属性】
技术研发人员：范朝冬，郑宁军，李杰，易灵芝，肖乐意，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43