基于多目标粒子群算法的冷热电联供综合能源系统运行优化

原创于 2025-12-08 11:29:23 发布 · 586 阅读

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多目标粒子群冷热电联供综合能源系统运行优化关键词：综合能源冷热电三联供粒子群算法多目标优化参考文档：《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品主要内容：代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型，考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并且考虑与上级电网的购售电交易，综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，从而实现CCHP系统的经济运行，求解采用的是MOPSO算法（多目标粒子群算法），求解效果极佳

在能源领域不断发展的当下，冷热电联供（CCHP）型综合能源系统凭借其高效、环保等诸多优势，成为了研究热点。而如何实现这类系统的运行优化，更是众多科研人员和工程师努力探索的方向。今天就和大家聊聊基于多目标粒子群（MOPSO）算法的冷热电联供综合能源系统运行优化。

一、优化模型构建

代码构建的优化调度模型涵盖了冷、热、电负荷，将燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等多种能源资源纳入考量范围，同时兼顾与上级电网的购售电交易。这一模型充分考虑用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，致力于实现CCHP系统的经济运行。

二、MOPSO算法求解

MOPSO算法，也就是多目标粒子群算法，在这个项目中发挥着核心作用。粒子群算法的基本思想源于对鸟群觅食行为的模拟，每个粒子在解空间中搜索最优解，通过不断调整自身的速度和位置来寻找更好的解。

下面简单看一段粒子群算法核心代码（以MATLAB为例）：

% 初始化粒子位置和速度
for i = 1:pop_size
    for j = 1:dim
        x(i,j) = lb(j) + (ub(j)-lb(j))*rand(); % 在上下界内随机初始化位置
        v(i,j) = -vmax(j) + 2*vmax(j)*rand(); % 在速度限制内随机初始化速度
    end
end

在这段代码中，我们首先要初始化粒子的位置和速度。pop_size表示粒子群的规模，dim是问题的维度，也就是解向量的长度。lb和ub分别是各维度的下限和上限，通过rand()函数在规定范围内随机生成初始位置。速度v同样在限制vmax范围内随机生成，这里的vmax可以根据问题特性进行调整，它决定了粒子每次移动的最大步长。

% 迭代更新
for t = 1:max_iter
    for i = 1:pop_size
        fitness = fitness_function(x(i,:)); % 计算适应度
        if fitness < pbest_fitness(i)
            pbest_fitness(i) = fitness;
            pbest(i,:) = x(i,:);
        end
        [gbest_fitness,gbest_index] = min(pbest_fitness);
        gbest = pbest(gbest_index,:);
    end
    for i = 1:pop_size
        for j = 1:dim
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            v(i,j) = w*v(i,j) + c1*r1*(pbest(i,j)-x(i,j)) + c2*r2*(gbest(j)-x(i,j)); % 更新速度
            if v(i,j) > vmax(j)
                v(i,j) = vmax(j);
            elseif v(i,j) < -vmax(j)
                v(i,j) = -vmax(j);
            end
            x(i,j) = x(i,j) + v(i,j); % 更新位置
            if x(i,j) > ub(j)
                x(i,j) = ub(j);
            elseif x(i,j) < lb(j)
                x(i,j) = lb(j);
            end
        end
    end
end

这段代码则是粒子群算法的迭代更新部分。在每次迭代中，首先计算每个粒子的适应度，也就是当前解的优劣程度。如果当前粒子的适应度优于其历史最优适应度，就更新个体历史最优位置pbest和最优适应度pbestfitness。然后找出全局最优位置gbest和最优适应度gbestfitness。接着更新每个粒子的速度和位置，这里的w是惯性权重，c1和c2是学习因子，它们共同决定了粒子向自身历史最优位置和全局最优位置的移动趋势。速度和位置更新后，还需要将其限制在规定的范围之内。