摘要：为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度（environmental economic dispatching，EED）问题，将基于分解的多目标进化算法（multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition，MOEA／D）应用于电力调度领域，提出了基于MOEA／D的多目标环境经济调度算法。该算法首先采用Tchebycheff法将整个EEDPareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题，然后利用差分进化同时求解这些子问题，并在算法中加入约束处理及归一化操作，以获得最优的带约束EED问题的调度方案。最后，应用模糊集理论为决策者提供最优折中解。对IEEE30节点测试系统进行仿真计算，并与其它智能优化算法的调度方案对比。结果表明，该算法有效可行，且具有很好的收敛速度和求解精度。

关键词：环境经济调度 多目标进化算法 moea d pareto最优前沿 

单位：郑州大学电气工程学院 河南省郑州市450001 中原工学院电子信息学院 河南省郑州市450007 南洋理工大学电气电子工程学院 新加坡南洋道50号639798