含随机风电的大规模多目标机组组合问题的向量序优化方法

摘要：

向量序优化是一种新的解决多目标、超大计算量、复杂优化问题的有效方法。文中以煤耗量、购电费用、SO2排放量为优化目标，首次引入向量序优化理论求解含大规模随机风电的多目标机组组合问题。以含大型风电场及水、火、核、气、生物质能等复杂电源的某省级电力系统为例，将所提算法的优化结果与基于 GAMS-BARON 求解器的混合整数非线性规划法(mixed integer nonlinear programming， MINLP)进行对比分析，结果表明所提算法的求解速度大大优于传统的MINLP且优化结果偏差很小，验证了采用向量序优化方法求解含随机风电的大规模多目标机组组合问题的有效性。

关键词：随机风电、多目标机组组合、向量序优化、足够好解、场景法、BP神经网络

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点基础研究发展计划项目973项目2013CB228205；国家自然科学基金青年科学基金项目50907023。The National Basic Research Program of China 973 Program2013CB228205；National Natural Science Foundation of China NSFC50907023．

在线出版日期：2015-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：215-222