【电力系统】基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在全球能源转型与可持续发展的大趋势下，传统能源供应模式面临着能源利用效率低、环境污染严重等问题。冷热电联供型综合能源系统（Combined Cooling, Heating and Power, CCHP）通过协同供应电力、热能和冷能，实现能源的梯级利用，显著提高能源综合利用效率，降低碳排放，成为能源领域的研究热点。然而，CCHP 系统涉及多种能源形式、多样的能源设备以及复杂的能源转换与传输过程，其运行优化需要综合考虑能源成本、环境效益、供能可靠性等多个目标。

多目标粒子群优化算法（Multi - Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）作为一种高效的智能优化算法，能够在复杂的解空间中快速搜索到多个目标的 Pareto 最优解集，为 CCHP 系统的多目标运行优化提供了有力工具。研究基于 MOPSO 算法的 CCHP 系统运行优化，对于提高能源系统的经济性、环保性和稳定性，推动能源可持续发展具有重要的理论和现实意义。

二、冷热电联供型综合能源系统与多目标粒子群优化算法概述

2.1 冷热电联供型综合能源系统组成与运行原理

CCHP 系统主要由能源生产设备、能源转换设备、能源存储设备和能源需求侧组成。能源生产设备包括燃气轮机、内燃机、燃料电池等，用于将一次能源（如天然气）转换为电力；能源转换设备如余热锅炉、吸收式制冷机、热泵等，可将发电过程中产生的余热或其他形式的能量转换为热能和冷能；能源存储设备如蓄电池、蓄热罐、蓄冷罐等，用于平衡能源供需的时间差异；能源需求侧则涵盖工业、商业和居民等不同用户的冷、热、电需求。

系统运行时，能源生产设备首先将一次能源转换为电力，发电过程中产生的余热通过余热锅炉等设备回收利用，转换为热能供应给用户；同时，利用吸收式制冷机等设备，将余热或其他能源转换为冷能。当能源生产与需求不匹配时，能源存储设备发挥调节作用，确保系统稳定运行。

2.2 多目标粒子群优化算法基本原理

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）源于对鸟群觅食行为的模拟。在 PSO 中，每个粒子代表解空间中的一个潜在解，粒子通过不断更新自身位置来搜索最优解。粒子的位置更新受到自身历史最优位置和群体历史最优位置的影响。

多目标粒子群优化算法（MOPSO）在 PSO 的基础上，针对多目标优化问题进行改进。它引入外部档案集来存储搜索过程中发现的非支配解（Pareto 最优解），并通过合适的策略从档案集中选取引导粒子飞行的全局最优解。同时，采用多种机制如拥挤度计算、多样性保持策略等，确保算法能够搜索到分布均匀、覆盖范围广的 Pareto 最优解集 。在 CCHP 系统运行优化中，MOPSO 算法通过调整粒子的位置（即系统各设备的运行参数），不断优化多个目标函数，最终得到满足不同需求的优化运行方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

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🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP