利用粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统多目标优化问题

本文探讨了使用粒子群算法解决冷热电联供综合能源系统的多目标优化问题,旨在最小化总成本、CO2排放量和热负荷失衡度。文章提供了粒子结构定义、适应度函数以及算法实现的Matlab代码示例。

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利用粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统多目标优化问题

在现代社会,低碳环保已成为全球各个国家的共同目标。而建立冷热电联供综合能源系统实现能源的高效利用也是一个重要的手段。如何对该系统进行多目标运行优化是一个值得研究的问题。本文将介绍如何利用粒子群算法来解决这个问题,并提供Matlab源码。

首先,我们需要定义多目标运行优化问题。该问题的目标是最小化系统总成本、CO2排放量和热负荷失衡度。其中,系统总成本由电力、天然气、热能和冷能的产生和供给成本组成;CO2排放量是指系统在发电和供热过程中所排放的二氧化碳的量;热负荷失衡度是指热负荷的供需平衡程度。

接着,我们需要定义粒子的结构和群体的初始状态。在本文中,我们采用如下结构的粒子: P a r t i c l e = [

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