學位論文

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    電力調度之成本與汙染最佳化問題:模型、演算法與效能
    (2019) 許芳齊; Hsu, Fang-Chi
    本論文探討電力調度之成本與汙染最佳化問題 (Economic and Emission Dispatch, EED ) 是一個重要的多目標優化議題,由於火力發電廠在產生電能時將會排放出對環境有害的物質,使得排放調度在電力系統中佔有重要的角色。 近年來已經有許多篇解決 EED 問題的論文被提出,然而此領域的學者所使用的實驗測試資料或目標公式眾說紛紜,因此各篇文獻的結果評比會有不公平的隱憂存在,因此本論文將統整63篇年代約2003年至2017年的EED 論文,驗證其結果的正確性,提出問題模型與實驗測試資料,統整出各模型實例下已知最佳解,提供後續 EED 研究者有更好的參考方向與評估數據。探討各篇文獻在生產電能時的發電機組限制與電量守恆限制的處理方法,討論各篇演算法對於求解成本與汙染氣體排放量這兩個衝突目標的處理機制。 利用差分演化演算法搭配多目標演算法 NSGA-II 求解各問題模型的 EED問題,在實驗中利用效能指標 IGD 評估各種問題限制修復機制的優劣,試著找出最佳限制處理方法。其次也利用差分演化演算法搭配參數控制求解 EED 問題的最佳前緣,與統整的各模型實例下已知最佳解做比較。
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    應用適應性多目標差分演化演算法求解電力調度之成本與污染最佳化問題
    (2018) 林中儀; Lin, Zhong-Yi
    生活在21世紀的人類生活已經不能沒有電力,而目前的台灣也飽受空氣汙染的影響,電力調度之成本與污染最佳化問題探討的是如何分配機組的發電量以達到用最少成本與最低的汙染氣體排放量來提供所需之電力,在綠能還不穩定且核能無法得到共識的現在,火力發電為主流的國家都會面臨這個問題。 本研究利用差分演化演算法搭配多目標框架MOEA/D嘗試解決這個問題,在所做的實驗中探討各種參數與策略的效果,試著找出最佳的設定。既有論文在比較其提出方法之優劣時多半未採用多目標演算法領域常用的指標,本研究會利用多目標演算法常用的效能指標來評估好壞並且釋出完整的求解資料以供後面的研究者可以進行比較。