A multiobjective hybrid bat algorithm for combined economic/emission dispatch
A multiobjective hybrid bat algorithm for combined economic/emission dispatch
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用于组合经济/排放调度的多目标混合蝙蝠算法
DOI：
10.1016/j.ijepes.2018.03.019
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发表时间：
2018-10
影响因子：
5.2
通讯作者：
Yanjun Shen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huijun Liang;Yungang Liu;Fengzhong Li;Yanjun Shen
本文提出了一种多目标混合bat算法来解决具有潮流约束的组合经济/排放调度问题。在该算法中，引入精英非支配排序方法和改进的拥挤距离排序方法来获得均匀分布的帕累托最优前沿。采用改进的综合学习策略来增强人群的学习能力。通过这种方式，每个人不仅可以从所有个人最佳解决方案中学习，还可以从全局最佳解决方案（非支配解决方案）中学习。引入随机黑洞模型以确保当前解中的每个维度都可以以预定义的概率单独更新。这不仅对于增强全局搜索能力、加快收敛速度具有重要意义，而且对于处理高维系统，特别是大规模电力系统尤为关键。此外，融合混沌映射以增加种群的多样性并避免过早收敛。最后，提供了IEEE 30总线、118总线和300总线系统上的数值例子来证明该算法的优越性。
In this paper, a multiobjective hybrid bat algorithm is proposed to solve the combined economic/emission dispatch problem with power flow constraints. In the proposed algorithm, an elitist nondominated sorting method and a modified crowding-distance sorting method are introduced to acquire an evenly distributed Pareto Optimal Front. A modified comprehensive learning strategy is used to enhance the learning ability of population. Through this way, each individual can learn not only from all individual best solutions but also from the global best solutions (nondominated solutions). A random black hole model is introduced to ensure that each dimension in current solution can be updated individually with a predefined probability. This is not only meaningful in enhancing the global search ability and accelerating convergence speed, but particularly key to deal with high dimensional systems, especially large-scale power systems. In addition, chaotic map is integrated to increase the diversity of population and avoid premature convergence. Finally, numerical examples on the IEEE 30-bus, 118-bus and 300-bus systems, are provided to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
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基于求和的多目标进化算法的随机风电经济排放调度问题
影响因子：
8.1
作者：
B. Y. Qu;J. J. Liang;Y. S. Zhu;Z. W. Wang;P. N. Suganthan
通讯作者：
P. N. Suganthan
DOI：
10.1109/igesc.2016.7790068
发表时间：
2016-11
期刊：
2016 IEEE Green Energy and Systems Conference (IGSEC)
影响因子：
--
作者：
Monir Hossain;R. Rastgoufard;P. Rastgoufard
通讯作者：
Monir Hossain;R. Rastgoufard;P. Rastgoufard
影响因子：
3.1
作者：
Buying Wen;Zhongbin Bai;F. Wen
通讯作者：
Buying Wen;Zhongbin Bai;F. Wen
DOI：
10.1016/j.ijepes.2011.01.014
发表时间：
2011-05
影响因子：
5.2
作者：
S. Dhanalakshmi;S. Kannan;K. Mahadevan;S. Baskar
通讯作者：
S. Dhanalakshmi;S. Kannan;K. Mahadevan;S. Baskar
DOI：
10.1016/j.ijepes.2015.11.093
发表时间：
2016-09-01
影响因子：
5.2
作者：
Abdelaziz, A. Y.;Ali, E. S.;Abd Elazim, S. M.
通讯作者：
Abd Elazim, S. M.