【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer, MVO）作为一种新型元启发式优化算法，通过模拟宇宙膨胀、黑洞吸引、白洞排斥等宇宙学现象实现全局寻优，具有参数少、收敛性强、鲁棒性高等优势，近年来被广泛应用于电力系统多目标优化问题（如经济调度、无功优化、配电网重构）的求解。本文基于期刊论文复现的核心需求，从算法原理拆解、电力系统多目标优化问题建模、复现步骤设计、实验验证与结果分析四个维度，提供完整的复现框架，确保复现过程可操作、结果可验证。

一、复现基础：多元宇宙算法（MVO）核心原理拆解

复现的首要前提是精准掌握 MVO 算法的寻优机制，需从 “核心概念定义”“数学模型构建”“迭代流程设计” 三个层面拆解，确保算法逻辑与原论文一致。

二、电力系统多目标优化问题建模：以 “多目标经济调度（MOED）” 为例

电力系统多目标优化问题的核心是 “在满足系统约束条件下，同时优化多个相互冲突的目标函数”（如经济性、环保性、安全性）。本文以期刊论文中最典型的 “多目标经济调度（Multi-Objective Economic Dispatch, MOED）” 为例，构建与原论文一致的数学模型，为复现提供问题框架。

三、复现总结与扩展建议

3.1 复现核心要点

1. 算法逻辑一致性：严格按照原论文的 MVO 数学模型编写代码，避免自行修改更新公式；

1. 参数完全匹配：从原论文中提取所有算法参数与电力系统参数，确保无遗漏（如网损系数、爬坡速率）；

1. 结果多维度验证：不仅对比帕累托前沿形状，还需验证收敛曲线、统计指标，确保复现的全面性。

3.2 扩展建议

若需在复现基础上进行创新，可从以下方向展开：

1. 算法改进：引入精英保留策略、自适应参数调整（如 ER 随种群多样性动态变化），提升 MVO 的收敛速度；

1. 问题扩展：将模型从 “经济调度” 扩展到 “无功优化”“配电网重构”，修改目标函数与约束条件；

1. 对比实验：与其他算法（如 NSGA-II、PSO）对比，验证 MVO 在电力系统多目标优化中的优势。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 商俊杰.基于并行海鸥算法的电力系统无功功率优化[D].福建工程学院,2021.

[2] 兰晓明.电网电压控制系统模型降阶方法及预测控制算法研究[D].华北电力大学(北京),2017.

[3] 叶承晋,黄民翔,陈丽莉,等.基于并行非支配排序遗传算法的限流措施多目标优化[J].电力系统自动化, 2013.DOI:CNKI:SUN:DLXT.0.2013-02-012.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇