第一章绪论
1.1引言
当今，环境问题已经是一个引起世界普遍关注的问题。保护环境是一个全世界每一个国家每一个企业甚至每一个个人义不容辞的责任。我国面临着严峻的资源问题和环境形势。另一方面，随着我国经济的快速持续发展，整个社会对电能源的需求逐年显著增加，全国进入了一个用电的紧张高峰期。为了缓解这种用电紧张的局面，各类电力行业得到了迅猛发展，尤其是火力发电行业。但是，我国电力行业的迅猛发展是以在对不可再生能源的过度消耗和过量排放污染物为代价的，环境资源和社会发展这两种矛盾日益突显。节能减排是缓解这对突出矛盾的重要途径之一。节能减排有利于我国经济和社会的可持续性发展；加快利用先进的技术改造高耗能、高污染企业，坚决淘汰落后的生产力，坚定不移地走生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展之路。
1.2电力系统环境经济负荷分配问题简述
现阶段，在节能减排政策的大力倡导下，火力发电行业中，我国实施污染物排放量浓度达标控制及污染物质排放总量收费并行的环境保护政策，这就要求火力发电厂不仅要安装相应的环境保护设备以达排放量浓度的要求，还要支付其造成的环境污染的费用。这样火电机组的环境成本就是由两个部分组成：一是环境对策成本，指的是火力发电厂从事环境保护活动所支付的费用。例如火力发电厂安装的脱硫、脱氮、除尘和降碳等排污设备花费的成本，该部分成本计算较为复杂，要考虑到各项环保活动的投资费用、设备折旧以及设备在使用年限内的发电量等各方面因素，要使用经济学的方法计算生产单位电能需要的各项费用的总和；二是环境损失成本，指的是火力发电厂因造成环境污染所需要支付的费用。例如火电厂向政府部门交纳的排污费，可利用污染物排放量和有关部门规定排污收费标准值直接算出来。但是，我们应该清醒地认识到，火力发电厂是以盈利为目的的社会企业，而这与环境保护的要求是存在相互矛盾的，这就要求我们要对环境成本进行确定量化，以作为企业的自身成本加以预算，进而使企业为之承担其经济社会的双重责任，这就是所谓的企业外部成本内部化。我们要坚持推进企业成本内部化的方针，切实落实内部化方针的每一个具体的措施和办法。
所谓的传统电力系统经济负荷分配（Emission Load Dispatch, ELD)问题指的是电力生产过程中，在一个含有多个发电机组的发电系统中，如何分配每一个发电单元的发电量（功率)，使系统在满足各种约束条件下优化发电成本使其值最小。那么在这种传统的电力系统经济负荷分配下去考虑环境保护问题，在不需投入大量另外的资金和时间来设计、测试和安装除尘除污装置，也无需更换新的硬件设备和自动控制系统来适应节能减排政策，更无需购买高价的新型低污染排放燃料，而是在不改变系统本身的前提下，通过合理地去调整发电系统中的经济负荷分配，挖掘系统自身所潜在具有的节能减排能力。以牺牲系统的发电费用最低的优化分配的可以接受范围内的损失为代价来换取对污染物排放量的减轻和对环境的保护，使得企业外部成本内部化，从而达到保护环境的目的这就是电力系统环境经济负荷分配问题。
第二章基于改进粒子群算法的电力系统
环境经济负荷分配在解决各类优化问题（Optimization Problem)时，首先要创建该研究问题的数学模型，而在创建数学模型时需要选取与该模型相关的数学变量，然后给出数学约束（Maths Constrains)条件（等式及不等式约束），确定目标函数(Objective Function),形成最终的数学模型，然后根据不同的数学模型选择适合该模型的优化算法。一般来讲，优化问题的数学模型就有两部分构成，可用如下形式表示(现以最小值优化为例说明）：
上一章已经提到处理这类优化问题的方法很多，有传统的局部寻优法、动态规划法、拉格朗日松弛法等；智能类优化方法有禁忌搜索算法（Tabu Search)、神经网络法、模拟退火算法（SimulatedAnnealing)、遗传优化算法(Genetic Algorithm)、免疫算法等方法；粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)因具有简单易实现，计算占用资源少，程序代码简洁的特点近些年来被广泛应用于各个领域的优化问题中。与其它算法相比，它强调的是个体和群体经验的不断更新配合，最终找出最佳寻优结果。
2.1电力系统环境经济负荷分配问题
数学模型解决电力系统环境经济负荷分配最优化问题与解决其它各类优化问题相似，首先都需要建立起相对应的数学模型，这一模型具体分为三部分内容：发电成本目标函数、环境成本目标函数、功率约束条件。
第三章 电力系统EELD问题........................................ 31-44
3.1 多目标优化问题........................................31-33
3.1.1 多目标优化问题描述........................................ 31-32
3.1.2 帕累托寻优理论........................................ 32-33
3.2 多目标粒子群优化理论........................................ 33-37
3.2.1优化算法的基本原理 ........................................33-34
3.2.2解决实际问题中的流程 ........................................34-36
3.2.3 折衷解的选取 ........................................36-37
3.3多目标粒子群算法........................................ 37-40
3.3.1基本原理........................................ 38-39
3.3.2求解问题的一般流程........................................ 39-40
3.4在EELD问题中的应用仿真 ........................................40-42
3.4.1中EELD问题适应度函数的构造 ........................................41
3.4.2 算例仿真及结果分析........................................ 41-42
3.5 小结 ........................................42-44
第四章 总结与展望 ........................................44-45
4.1 总结........................................ 44
4.2 展望 ........................................44-45
结论
本文以电力系统环境经济负荷分配的基本概念、研究现状开题后，鉴于课题意义深远，做出了大量研究工作：
① 对EELD这一复杂问题进行了数学模型的建立。该问题数学模型由三部分内容构成：传统经济负荷分配的成本目标函数、环境成本目标函数、系统功率等式及不等式约束条件。
② 对单目标基本粒子群算法的改进。粒子群算法具有简单、易于实现的优点，但本身也存在着易于陷入局部最优，形成"早熟"的缺点，为此提出了二次项改进策略和自适应调节权重及加速系数改进策略。
③ 提出虚拟理想粒子的多目标粒子群算法。为了解决EELD这一多目标问题同时避开人为因素过多的加权法的缺点和帕累托法程序繁琐的缺点，本文提出了一种全新的多目标粒子群算法，并对其基本原理和算法流程做了详细介绍。
④ 实验仿真验证。不论是对单目标粒子群算法的改进还是对虚拟理想粒子的粒子群算法原理介绍，本文都是注重理论联系实际，选取了大量实际算例进行仿真验证，实验结果证明了方法的有效性，实用性。