【摘 要】
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我国经济快速发展的背后，伴随而来的问题是能源的消耗量过大，环境不断恶化。面对国内和国际的双重压力，促进节能减排已经成为我国可持续发展面临的长期而又艰巨的任务，这也使我国能耗和污染大户的电力行业面临巨大的压力。由于我国能源结构以煤为主，低碳能源资源选择有限，因此对发电调度系统进行机组优化，降低煤耗以及污染物的排放将是我国目前发电调度工作的核心。 发电调度系统是一个具有较强非线性、动态性的复杂多变的
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我国经济快速发展的背后，伴随而来的问题是能源的消耗量过大，环境不断恶化。面对国内和国际的双重压力，促进节能减排已经成为我国可持续发展面临的长期而又艰巨的任务，这也使我国能耗和污染大户的电力行业面临巨大的压力。由于我国能源结构以煤为主，低碳能源资源选择有限，因此对发电调度系统进行机组优化，降低煤耗以及污染物的排放将是我国目前发电调度工作的核心。
发电调度系统是一个具有较强非线性、动态性的复杂多变的大系统。而多Agent理论方法在处理非线性、时变性复杂系统问题上具有先天的优势，为解决复杂系统提供了新的理论基础，因此，多Agent理论方法为发电调度系统建模问题提供了一种新思路。
论文首先对国内外节能减排发电调度的实施现状、机组组合优化方法的研究现状以及对多Agent系统的研究现状进行了分析，提出了对节能减排发电调度系统的分层结构利用Agent理论方法进行建模，并根据发电调度系统各部分的功能设计与其功能相对的子Agent模块，同时研究了Agent间的通信与协作机制。按照节能调度发电的要求，建立能耗最低和污染排放量最小的目标函数，将粒子群算法（PSO）作为机组组合Agent的调度算法进行多目标优化，通过算例仿真表明方法的可行性。最后利用Java语言对发电调度系统的多Agent模型进行软件界面的编写，为调度决策者提供了一种简单的调度决策方法。
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