【水光互补优化调度】基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度附Matlab代码

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🔥内容介绍

在全球倡导清洁能源利用的大趋势下，水电与光伏作为两种重要的可再生能源，其联合运行的水光互补发电模式备受关注。水电具有调节性能好、出力稳定的特点，而光伏则受光照条件影响，出力具有间歇性和波动性。通过水光互补优化调度，将两者有机结合，能够有效平滑出力曲线，提高电力供应的稳定性与可靠性，同时提升能源利用效率，降低对环境的影响。然而，实现这一目标面临着诸多挑战，其中多目标优化调度问题尤为关键。

多目标优化问题阐述

在水光互补系统中，通常存在多个相互冲突的目标需要同时优化。

1. 发电效益最大化

   ：期望通过合理安排水电和光伏的发电出力，在满足电网负荷需求的前提下，使整个水光互补系统的发电收益达到最大。这涉及到对水电和光伏发电成本、上网电价以及发电时段的综合考量。

1. 弃水弃光最小化

   ：为了避免能源浪费，需要尽可能减少水电的弃水现象以及光伏的弃光情况。这要求精确预测水电的来水情况和光伏的光照条件，并据此优化调度策略。

1. 系统稳定性提升

   ：维持水光互补系统输出功率的稳定性，减少功率波动对电网的冲击。功率的大幅波动可能导致电网电压不稳定、频率偏差等问题，影响电力系统的安全运行。

非支配排序遗传算法（NSGA）原理

非支配排序遗传算法是一种经典的多目标进化算法，它模拟自然选择和遗传进化过程来寻找最优解。

1. 种群初始化

   ：随机生成一组初始个体，每个个体代表一种水光互补的调度方案，包含水电和光伏在不同时段的发电出力安排等信息。

1. 非支配排序

   ：将种群中的个体按照非支配关系进行分层。如果个体 A 在所有目标上都不劣于个体 B，且至少在一个目标上优于个体 B，则称个体 A 支配个体 B。不被其他任何个体支配的个体属于第一层级，然后从剩余个体中找出不被其他剩余个体支配的个体，构成第二层级，以此类推。

1. 计算拥挤度

   ：在同一层级内，为了保持种群的多样性，需要计算每个个体的拥挤度。拥挤度反映了个体周围解的密集程度。通过计算个体在每个目标维度上与相邻个体的距离之和，来衡量其拥挤度。距离越大，拥挤度越高，说明该个体周围解的分布越稀疏。

1. 选择、交叉和变异

   ：

• • 选择

    ：基于轮盘赌选择法等策略，优先选择层级靠前且拥挤度高的个体进入下一代，以保证算法朝着最优解的方向进化。

• • 交叉

    ：对选中的个体进行交叉操作，模拟生物遗传中的基因交换过程。例如，采用部分匹配交叉（PMX）等方法，将两个父代个体的基因片段进行交换，生成新的子代个体，从而探索新的解空间。

• • 变异

    ：以一定概率对个体的基因进行变异，引入新的基因，防止算法陷入局部最优。例如，对个体中水电或光伏的发电出力参数进行小幅度随机调整。

1. 迭代优化

   ：不断重复上述步骤，随着迭代的进行，种群逐渐向最优的非支配前沿逼近，最终得到一组 Pareto 最优解，这些解在不同目标之间达到了平衡。

基于 NSGA 的多目标水光互补优化调度实现步骤

1. 数据准备

   ：收集水电厂的水情数据，包括水位、流量、库容等信息，以及光伏电站的光照资源数据，如太阳辐射强度、日照时间等，同时获取电网的负荷需求数据。

1. 模型建立

   ：构建包含发电效益、弃水弃光量、系统稳定性等多目标的数学模型，同时考虑水电和光伏的发电约束条件，如水电厂的水位限制、机组出力限制，光伏电站的最大功率限制等。

1. 参数设置

   ：设定 NSGA 算法的参数，如种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等。

1. 初始化种群

   ：按照一定规则随机生成初始的水光互补调度方案，形成初始种群。

1. 适应度计算

   ：根据建立的多目标数学模型，计算每个个体（调度方案）在各个目标上的适应度值。

1. NSGA 迭代优化

   ：

• • 进行非支配排序和拥挤度计算。

• • 执行选择、交叉和变异操作，生成新的种群。

• • 重复上述过程，直到满足最大迭代次数或其他终止条件。

1. 结果分析与决策

   ：从得到的 Pareto 最优解集中，根据实际需求和偏好，选择合适的水光互补优化调度方案。例如，若更注重发电效益，则可选择在发电效益目标上表现较优的解；若对系统稳定性要求较高，则倾向于选择功率波动较小的解。

应用案例

在某地区的水光互补发电项目中，采用基于 NSGA 的多目标优化调度策略。经过实际运行数据验证，与传统的单一目标调度方法相比，在发电效益方面提高了 15%，弃水弃光率降低了 20%，同时系统输出功率的波动标准差减小了 30%，有效提升了水光互补系统的整体性能，为该地区的电力供应提供了更可靠、高效且环保的解决方案。

基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度为实现水电与光伏的协同高效运行提供了有力手段，通过在复杂的多目标空间中搜索最优解，能够充分发挥水光互补的优势，在能源领域具有广阔的应用前景，助力可持续能源发展目标的实现。

⛳️ 运行结果

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🌈 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

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