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

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🔥 内容介绍

在全球能源转型与环境保护意识增强的大背景下，电力系统的环境经济调度成为研究热点。环境经济调度旨在协调发电成本与污染物排放之间的矛盾，在满足电力负荷需求的同时，实现经济效益与环境效益的最大化。IEEE30 节点系统作为电力系统研究中的经典测试系统，能够较为真实地模拟实际电网的运行状况。多目标灰狼优化算法（Multi - Objective Grey Wolf Optimizer，MOGWO）是在灰狼优化算法基础上发展而来的智能优化算法，具有寻优能力强、收敛速度快等特点，将其应用于 IEEE30 节点系统的环境经济调度，有望为电力系统优化运行提供更有效的解决方案。

二、IEEE30 节点系统概述

2.1 系统结构

IEEE30 节点系统包含 6 台发电机、41 条输电线路，系统电压等级为 135kV。该系统由 2 个区域构成，节点 1 为平衡节点，节点 2 - 6 为 PV 节点，其余节点为 PQ 节点。其拓扑结构复杂，涵盖了多种类型的节点和线路，能够反映实际电力系统中功率传输、电压分布等特性，是研究电力系统运行与控制问题的典型案例。

2.2 系统参数

三、多目标灰狼优化算法原理

四、基于 MOGWO 的环境经济调度模型设计

五、仿真分析

5.1 仿真平台搭建

利用 MATLAB 软件搭建基于多目标灰狼优化算法的 IEEE30 节点系统环境经济调度仿真平台。在仿真过程中，按照设计的环境经济调度模型和 MOGWO 算法流程编写程序，设置系统参数和算法参数。

5.2 仿真结果分析

1. Pareto 前沿分析：仿真得到了一组分布均匀的 Pareto 前沿解，这些解展示了发电成本与污染物排放之间的权衡关系。通过分析 Pareto 前沿，可以清晰地看到不同优化方案下发电成本和污染物排放的变化趋势，为决策者提供了多样化的选择。

1. 算法对比分析：将多目标灰狼优化算法与其他常用的多目标优化算法（如多目标粒子群优化算法）进行对比。结果表明，MOGWO 算法在收敛速度和获得的 Pareto 前沿解的分布性方面具有明显优势，能够更有效地求解环境经济调度问题。

1. 不同场景分析：对不同负荷水平和发电成本系数变化场景下的环境经济调度结果进行分析。结果显示，随着负荷增加，发电成本和污染物排放均有所上升，但 MOGWO 算法仍能在不同场景下找到较优的调度方案，体现了算法的良好适应性。

六、结论

本文将多目标灰狼优化算法应用于 IEEE30 节点系统的环境经济调度研究，设计了包含发电成本和污染物排放的多目标函数，并考虑了电力系统的多种约束条件。通过仿真实验，验证了 MOGWO 算法在求解环境经济调度问题上的有效性和优越性，获得了具有良好分布性的 Pareto 前沿解。未来研究可以进一步考虑更多的实际因素，如可再生能源接入、不确定性因素等，进一步优化算法性能，提高电力系统环境经济调度的实用性和可靠性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈柏良.差分灰狼算法在含换电站经济调度中的应用研究[D].燕山大学[2025-06-20].

[2] 程宇旭.基于改进粒子群算法的微电网能量优化调度研究及实现[D].中南大学,2014.

[3] 包曼.含大规模风电接入的电力系统经济调度研究[D].内蒙古农业大学,2021.

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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

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