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电力系统经济调度是在满足电力供需平衡及机组出力上下限的条件下，求解使系统发电成本或燃料费用最低的调度方案。然而，火电机组在发电过程中不可避免地向大气排放硫氧化物、氮氧化物及二氧化碳等污染气体。随着人们环保意识的增强，限制污染气体的排放量也成为电力系统的一个重要调度目标，电力系统由原来的单目标经济调度转变为多目标环境／经济调度（Environmental/Economic Dispatch，EED）。
提出了一种新的多目标粒子群优化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization，MOPSO）算法，用于求解电力系统的环境／经济调度问题。通过设计特定的约束修正因子，将不可行解修正成可行解，并在此基础上用惩罚函数法构建了新的适用于多目标粒子群的适应度函数模型。根据帕累托占优条件形成历史帕累托最优解集和全局帕累托最优解集，引入稀疏度排序法选择全局最优解，基于帕累托最优前沿的斜率特性，提出用斜率法筛选非劣解，采用基于模糊数学的满意度评价模型选择POF的折衷最优解。最后，用IEEE-30节点标准测试系统对所提算法进行了仿真测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明所提算法可行、有效。
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