✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。
🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
🔥 内容介绍
基于非支配排序多目标遗传优化算法的分布式能源选址与定容求解
分布式能源(Distributed Energy Resources, DER,如光伏、风电、储能、微型燃气轮机等)的选址与定容是电力系统规划中的核心问题:选址决定 DER 在电网中的安装节点,定容决定各节点的安装容量。二者需协同优化,以平衡系统经济性、可靠性、环保性等多目标需求。非支配排序多目标遗传算法(如 NSGA-II 及其改进版本)凭借处理多目标冲突问题的优势,成为求解该问题的有效工具。
一、问题背景与多目标优化必要性
分布式能源的引入可降低网损、提高供电可靠性、减少碳排放,但也面临目标冲突:
-
若仅追求成本最低,可能选择低价 DER 但导致网损过高;
-
若仅追求环保,可能过度投资高成本清洁能源,经济性下降。
因此,需通过多目标优化寻找 “帕累托最优解”(无法在改进一个目标的同时不恶化其他目标的解),供决策者根据实际需求选择折中方案。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
本主页优快云博客涵盖以下领域:
🌈 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