基于多目标算法的综合能源系统运行优化——附带MATLAB代码

本文介绍了如何使用遗传算法进行冷热电联供型综合能源系统的运行优化,旨在实现能源供需平衡、效率最大化和经济性最优化。文中提供了MATLAB代码示例,展示了优化过程及Pareto前沿的观察。虽然代码为基础示例,但可作为起点,根据具体需求调整优化目标和约束条件。

基于多目标算法的综合能源系统运行优化——附带MATLAB代码

综合能源系统是一种集成多种能源形式(如电力、热能、冷能等)的能源系统,具有能源互联、能源共享和能源高效利用等特点。为了实现综合能源系统的高效运行,可以利用多目标算法进行系统的优化调度。本文将介绍基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化,并提供相应的MATLAB代码。

综合能源系统的运行优化主要包括能源供需平衡、能源效率最大化和经济性最优化等多个目标。为了解决这些多目标优化问题,可以采用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)作为优化算法。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,通过基因编码、选择、交叉和变异等操作,逐步搜索最优解。

下面是基于遗传算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化的MATLAB代码示例:

% 设置优化问题的目标函数和约束条件
ObjectiveFunction = @energy_optimization; % 目标函数
nvars = 3; 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值