基于多目标灰狼优化算法的环境经济调度研究【IEEE30节点】附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球对能源可持续发展和环境保护的日益重视，电力系统的环境经济调度问题成为研究热点。本文针对电力系统环境经济调度中经济成本与环境污染排放的多目标优化问题，提出基于多目标灰狼优化算法（MOGWO）的求解方法，并在 IEEE 30 节点系统上进行仿真实验。研究结果表明，该算法能够有效平衡经济成本与环境影响，在求解环境经济调度问题上具有良好的收敛性和多样性，为电力系统的优化运行提供了新的有效途径。

关键词

多目标灰狼优化算法；环境经济调度；IEEE 30 节点系统；经济成本；环境污染排放

一、引言

电力系统作为现代社会的重要基础设施，在保障经济发展和人民生活方面发挥着关键作用。然而，传统的电力生产方式依赖大量化石能源，在满足电力需求的同时，带来了严重的环境污染问题，如二氧化碳、二氧化硫等污染物的大量排放，加剧了全球气候变化和环境恶化。因此，如何在满足电力系统安全稳定运行的前提下，实现经济成本最小化和环境污染排放最小化的多目标优化，即环境经济调度，成为电力系统领域亟待解决的重要问题。

近年来，众多智能优化算法被应用于环境经济调度问题的求解，如遗传算法、粒子群优化算法等。灰狼优化算法（GWO）是一种新型的元启发式优化算法，其灵感来源于灰狼群体的狩猎行为，具有结构简单、收敛速度快等优点。多目标灰狼优化算法（MOGWO）作为 GWO 在多目标优化领域的扩展，能够有效处理多个相互冲突的目标函数，在求解复杂多目标优化问题上展现出巨大潜力。本文将 MOGWO 应用于 IEEE 30 节点电力系统的环境经济调度问题，旨在探索一种高效、可靠的求解方法。

二、环境经济调度问题描述

2.1 目标函数

环境经济调度主要包含两个目标：经济成本最小化和环境污染排放最小化。

2.2 约束条件

三、多目标灰狼优化算法（MOGWO）原理

3.3 多目标处理策略

为处理多目标问题，MOGWO 引入了外部档案集来存储非支配解。在每次迭代过程中，将新生成的解与外部档案集中的解进行比较，保留非支配解，更新外部档案集。同时，采用拥挤度计算方法来保持解的多样性，避免解过于集中，从而获得分布均匀的 Pareto 前沿。

四、基于 MOGWO 的 IEEE 30 节点系统环境经济调度模型建立

4.1 问题建模

将多目标灰狼优化算法应用于 IEEE 30 节点电力系统的环境经济调度问题。以系统中各发电机组的有功功率输出为决策变量，构建包含经济成本和环境污染排放两个目标函数的多目标优化模型，并考虑上述提到的功率平衡、发电机组有功功率上下限、电压和潮流等约束条件。

五、结论

本文将多目标灰狼优化算法应用于 IEEE 30 节点系统的环境经济调度问题，通过建立数学模型和仿真实验，验证了该算法在求解环境经济调度问题上的有效性和优越性。MOGWO 算法能够有效平衡经济成本与环境污染排放两个相互冲突的目标，在解的收敛性和多样性方面表现良好。未来的研究可以进一步考虑更多复杂因素对环境经济调度的影响，如可再生能源的间歇性和不确定性，以及电力市场的动态变化等，以提高算法的实用性和适应性。