基于二进制的遗传算法的考虑排放目标和输电损耗的经济调度研究附Python代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标与能源转型的双重驱动下，电力系统经济调度已从单一成本最优目标，升级为兼顾经济性、环保性与运行安全性的多目标优化问题。传统经济调度仅聚焦于燃料成本最小化，忽视了火电机组污染物排放对环境的影响，且未充分考虑输电网络损耗导致的能源浪费与调度偏差。

二进制遗传算法（Binary Genetic Algorithm, BGA）作为一种经典的群智能优化算法，天生擅长处理机组启停机等离散决策问题，其通过模拟生物进化过程实现全局寻优的特性，为解决这类复杂约束优化问题提供了有效途径。因此，开展基于二进制遗传算法、融合排放目标与输电损耗的经济调度研究，对实现电力系统绿色经济运行具有重要的理论价值与工程意义。

二、核心数学模型构建

五、结论与展望

本文构建了考虑排放目标与输电损耗的经济调度模型，提出基于二进制遗传算法的混合优化框架，通过双层编码与约束惩罚机制，有效解决了机组启停离散决策与多约束优化难题。测试结果表明，该方法能在保证经济性的同时显著降低污染物排放，且具有良好的收敛性与鲁棒性。

未来研究可进一步引入风电、光伏等新能源出力随机性，设计鲁棒性 BGA 算法；同时探索多目标优化的 Pareto 解集生成方法，为调度人员提供更灵活的决策选择。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李洪波.超高压直流输电线路故障测距原理研究及软件开发[D].天津大学,2009.DOI:10.7666/d.y1676261.

[2] 易波.基于二次协作优化方法的配电网重构[D].长沙理工大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2306157.

[3] 谢开贵,肖畅.计及负荷不确定性的无功优化模型与算法[J].电力系统保护与控制, 2011, 39(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1674-3415.2011.04.004.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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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

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

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🌈 路径规划方面

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🌈 无人机应用方面

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