典型文献
基于分布式神经动态优化的综合能源系统多目标优化调度
文献摘要：
研究了基于神经动态优化的综合能源系统(Integrated energy systems,IES)分布式多目标优化调度问题.首先,将IES元件单元(包含负荷)作为独立的决策主体,联合考量其运行成本和排放成本,并计及多能源设备间的传输损耗,提出了 IES多目标优化调度模型,该模型可描述为一类非凸多目标优化问题.其次,针对此类问题的求解,提出了一种基于神经动力学系统的分布式多目标优化算法,该算法基于动态权重的神经网络模型,可以解决不可分离的不等式约束问题.该算法计算负担小,收敛速度快,并且易于硬件实现.仿真结果表明,所提算法能同时协调综合能源系统的经济性和环境性这两个冲突的目标,且获得了整个帕累托前沿,有效降低了综合能源系统的污染物排放量和综合运行成本.
文献关键词：
综合能源系统;分布式多目标优化;递归神经网络;神经动态;非凸
中图分类号：
作者姓名：
黄博南;王勇;李玉帅;刘鑫蕊;杨超
作者机构：
东北大学信息科学与工程学院 沈阳110819中国;丹佛大学电气与计算机工程系 丹佛80208美国;国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 沈阳110000中国
文献出处：
引用格式：
[1]黄博南;王勇;李玉帅;刘鑫蕊;杨超-.基于分布式神经动态优化的综合能源系统多目标优化调度)[J].自动化学报,2022(07):1718-1736
A类：
分布式多目标优化
B类：
神经动态,动态优化,综合能源系统,多目标优化调度,Integrated,energy,systems,IES,调度问题,决策主体,运行成本,多能源,传输损耗,优化调度模型,非凸,多目标优化问题,神经动力学,动力学系统,多目标优化算法,动态权重,决不可,可分离,不等式约束,约束问题,算法计算,计算负担,收敛速度,硬件实现,帕累托前沿,污染物排放量,递归神经网络
AB值：
0.31099
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