【电力系统】基于NSGA-2算法的多目标水电站电力调度优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在电力系统向 “双碳” 目标转型背景下，水电站作为清洁、可调节的核心电源，其调度优化需平衡 “经济效益、生态效益、电网调峰需求” 等多目标需求。传统水电站调度多采用单目标优化（如发电量最大化），易导致 “弃水浪费”“调峰能力不足”“生态流量不达标” 等问题；而多目标优化面临 “目标冲突、解空间复杂、约束耦合” 等挑战，传统算法（如加权和法）难以生成均匀的 Pareto 最优解。非支配排序遗传算法 II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-2） 凭借 “快速非支配排序、拥挤度计算、精英保留策略”，能高效搜索多目标调度的 Pareto 最优解集，为水电站电力调度提供 “多目标平衡、可选择性强、适配电网需求” 的优化方案。本文将从水电站调度特性、NSGA-2 算法原理、多目标模型构建、优化流程与案例验证四方面，解析该算法如何实现水电站电力调度的多目标协同优化。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

x=F1(1).Position;

W=numel(x); %时段数

V_t=(1.609e-05).*x.^3-0.1081.*x.^2+239.5.*x-(1.748e+05);

V_t=V_t./1000;

Q_m=243.8.*x-(5.975e+05);

% Q_m=Q_m./1000;

H_m=124.75/1000;

A=8.5;

p_W = A.*Q_m.*H_m;

p_D=[750

780

770

788

756

728

867

899

1098

1256

1340

1250

988

580

572

601

656

782

890

850

760

750

768

729

]';

p_p=[0

0

0

0

0

0

2

31

97

169

192

258

274

277

266

226

176

79

38

9

0

0

0

0]';

figure

hold on

plot(p_D,'LineWidth',2) %线宽

plot(p_p,'LineWidth',2)

plot(p_W,'LineWidth',2)

grid on % 网格

legend('p_D','p_p','p_W')%图例

set(gca,'Xtick',[0:1:24])%坐标刻度

🔗 参考文献

[1]刘晓娟,闫海兰.基于NSGA2算法的并行机多目标调度问题研究[J].物联网技术, 2013, 3(10):2.DOI:10.3969/j.issn.2095-1302.2013.10.017.

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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、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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