[发明专利]基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法

权利要求书

1.一种基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法，根据各个单元的出力模型建立经济模型，构建系统最优运行成本的一体化经济调度优化模型，其特征在于，提出了基于强度帕累托进化算法计算帕累托前沿，在得到帕累托前沿之后，利用VIKOR方法对帕累托前沿中的个体进行折中排序，得到经济调度的最优解。

2.根据权利要求1所述的基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法，其特征在于，所述的强度帕累托进化算法的步骤如下：

S1：初始化当代种群G；

S2：进行交叉变异操作：计算出当代种群的适应度，并依据适应度的大小来决定个体的交叉和变异，针对初始当代种群G的编码进行交叉变异，形成新种群Q；

S3：搜索非劣解：对新种群Q中所有的个体的各子目标函数进行比较，找出新种群Q的所有非劣解；

S4：计算适应度函数；

S5:种群混合：消除新种群Q与精英种群G⁺的重复个体，将精英种群G⁺复制到种群Q中，形成新的当代种群G’。

S6:迭代结束：g＝g+1，如果g<g_max,则返回步骤S2，否则结束，最终得到的精英种群G⁺即为帕累托前沿。

3.根据权利要求1所述的基于帕累托进化和VIKOR方法的电热经济调度方法，其特征在于，在得到帕累托前沿之后，可以利用VIKOR方法来求得帕累托前沿中的最优解，它通过最大化群体效益和最小化个体损失得到各方案相互妥协折衷的一个解，这个解就是我们需要求解出的最优经济调度方法；

VIKOR方法是基于由L_pj-metric所发展而来的聚合函数：

Lp,j={Σj=1m[ωj(fj*-fij)/(fj*-fj-)]p}1/p---(1)]]>

式(1)中，1≤p≤∞，j＝1，2，…，m。

假设备选方案为A_i，备选方案一共有n个，即帕累托前沿中的n个解；评价指标为C_j，评价指标一共有m个。

进行求解的具体步骤如下：

Y1：确定权重：在进行评价之前，必须要确定权重，即ω_j的值；

Y2：确定评价值：令各备选方案A_i在相应的评价准则C_j下的评价值为f_ij；

Y3：计算正理想解和负理想解:

fj*=minifij,fj-=maxifij---(2)]]>

Y4：计算待选方案综合评价最优解S_i和方案综合评价最劣解R_i和方案效益值Q_i

Si=Σj=1mωj(fj*-fij)/(fj*-fj-)---(3)]]>

Ri=maxj[ωj(fj*-fij)/(fj*-fj-)]---(4)]]>

Qi=v(Si-S*)/(S--S*)+(1-v)(Ri-R*)/(R--R*)---(5)]]>

其中，S^*为所有S_i中的最小值，R^*为所有R_i中的最小值；S^-为所有S_i中的最大值,R^-为所有R_i中的最大值，ν为决策机制系数；

Y5：由S_i，R_i，Q_i三个排序列表对备选方案进行排序，数值越小方案越优；

Y6：确定最优解：将各个备选方案按照其方案效益值Q_i进行排序，排在前两位的备选方案为A₁和A₂，若A₁同时满足如下两个条件：①Q(A₂)-Q(A₁)≥1/(n-1)；②方案A₁再按照S_i，R_i排序认为方案最优解；

若以上两个条件可以同时满足，则方案A₁为最优解；

若以上两个条件不能同时满足，分为两种情况：第一，条件②不满足，则妥协解为A₁和A₂；第二，条件①不满足，则妥协解为A₁到A_j，其中A_j为Q(A_j)-Q(A₁)<1/(n-1)确定的最大化的j值。