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電力系統經濟調度是在滿足電力供需平衡及機組出力上下限的條件下，求解使系統發電成本或燃料費用最低的調度方案。然而，火電機組在發電過程中不可避免地向大氣排放硫氧化物、氮氧化物及二氧化碳等污染氣體。隨著人們環保意識的增強，限制污染氣體的排放量也成為電力系統的一個重要調度目標，電力系統由原來的單目標經濟調度轉變為多目標環境／經濟調度（Environmental/Economic Dispatch，EED）。
提出了一種新的多目標粒子群優化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）算法，用于求解電力系統的環境／經濟調度問題。通過設計特定的約束修正因子，將不可行解修正成可行解，并在此基礎上用懲罰函數法構建了新的適用于多目標粒子群的適應度函數模型。根據帕累托占優條件形成歷史帕累托最優解集和全局帕累托最優解集，引入稀疏度排序法選擇全局最優解，基于帕累托最優前沿的斜率特性，提出用斜率法篩選非劣解，采用基于模糊數學的滿意度評價模型選擇POF的折衷最優解。最后，用IEEE-30節點標準測試系統對所提算法進行了仿真測試，并與其他算法進行了對比。仿真結果表明所提算法可行、有效。
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