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基于改进非劣分层遗传算法及基点和熵多属性决策的互联电网交易方法基于改进非劣分层遗传算法及基点和熵多属性决策的互联电网交易方法
第 35 卷 第 8 期 电 网 技 术 Vol. 35 No. 8
2011 年 8 月 Power System Technology Aug. 2011
文章编号:1000-3673(2011)08-0030-05 中图分类号:F 123.9 文献标志码:A 学科代码:790·625
基于改进非劣分层遗传算法及
基点和熵多属性决策的互联电网交易方法
刘继春 1,张鹏 1,吴磊 2,杨柳 1
(1.四川大学 电气信息学院,四川省 成都市 610065;
2.克拉克森大学 电气与计算机工程系,美国 纽约 13699-5720)
Multi-Objective Optimal Electricity Transaction of Interconnected Power Network Based on
Improved Non-Dominated Sorting Genetic II Algorithm and Multiple Attributes Decision
Making of Base Point and Entropy
LIU Jichun1, ZHANG Peng1, WU Lei2, YANG Liu1
(1. College of Electrical Engineering and Information Technology, Sichuan University, Chengdu 610065, Sichuan Province, China;
2. Department of Electrical and Computer Engineering, Clarkson University, New York 13699-5720, USA)
ABSTRACT: The optimization model for multi-objective 网电能交易量已从 2004 年的 2 387 亿 kW?h 剧增到
transaction of interconnected power grid is solved by
2008 年的 4 712 亿 kW?h。互联电网交易的主体是大
non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) 型发电公司,它们拥有的发电机组分布在不同的互
algorithm and the solutions over diversified Pareto front are
联电网中。多家发电公司如何在互联电网交易中获
obtained which can offer wealth of information for the
得最大利润是值得研究的课题,文献 针对电力
decision-making; further combining the Pareto front with
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