【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

微电网作为实现分布式能源高效利用的关键载体，其优化调度需兼顾经济性、环保性、可靠性等多目标 。传统优化算法在处理多目标问题时存在解的质量不高、收敛速度慢等局限，而新兴的智能优化算法为该问题提供了新思路。本文提出基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO）求解微电网多目标优化调度问题，旨在突破现有技术瓶颈，实现微电网运行性能的全面提升。

一、微电网多目标优化调度问题分析

（一）多目标体系

微电网多目标优化调度通常涵盖经济性目标，如降低发电成本、运行维护成本；环保性目标，减少污染物排放；可靠性目标，保障供电连续性等。这些目标相互关联又存在冲突，例如提高供电可靠性可能会增加运行成本，使得优化调度成为复杂的多目标问题 。

（二）传统方法局限

传统的线性规划、动态规划等方法在处理微电网多目标优化调度时，需要将多目标转化为单目标，难以真实反映各目标的重要性，且在面对微电网复杂的非线性约束时，计算效率低、易陷入局部最优。智能优化算法中的粒子群算法、遗传算法虽有应用，但在解的多样性和收敛精度上仍有提升空间。

二、非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO）原理

（一）蜣螂优化算法（DBO）基础

蜣螂优化算法模拟蜣螂滚动粪球、躲避天敌等行为。算法中，蜣螂个体代表问题的潜在解，通过模拟蜣螂在寻找食物、躲避危险过程中的位置更新，实现对最优解的搜索 。其核心操作包括粪球滚动、天敌逃避等，通过调整相关参数，控制算法的探索和开发能力。

（二）非支配排序融合

将非支配排序（NS）引入蜣螂优化算法，构建 NSDBO。非支配排序依据个体目标函数值的优劣关系，将种群个体划分为不同的非支配等级。同一等级的个体相互非支配，低等级个体支配高等级个体。通过非支配排序，使得算法在搜索过程中能够同时兼顾多个目标，有效提高解集的多样性和收敛性 。在微电网多目标优化调度求解中，NSDBO 可快速找到一组分布均匀、逼近帕累托前沿的非支配解。

三、基于 NSDBO 的微电网多目标优化调度模型构建

（一）目标函数设定

1. 经济性目标：以微电网运行总成本最小为目标，包括燃料成本、购电成本、设备维护成本等。

1. 环保性目标：最小化污染物（如二氧化碳、二氧化硫等）排放总量。

1. 可靠性目标：最大化微电网供电可用率，减少停电时间和次数。

（二）约束条件

1. 功率平衡约束：微电网内分布式电源发电功率、储能充放电功率与负荷功率需保持平衡。

1. 设备运行约束：各分布式电源、储能装置的出力、充放电功率等需在额定范围内。

1. 网络安全约束：节点电压幅值、支路电流需满足安全运行要求。

（三）算法实现流程

1. 初始化 NSDBO 算法参数，包括种群规模、最大迭代次数、蜣螂移动步长等，同时确定微电网系统参数和运行场景。

1. 随机生成初始种群，计算每个个体的目标函数值，并进行非支配排序。

1. 根据蜣螂优化算法规则，进行个体位置更新，模拟粪球滚动和天敌逃避行为。

1. 计算更新后个体的目标函数值，重新进行非支配排序，更新非支配解集。

1. 判断是否满足终止条件（如达到最大迭代次数），若不满足，返回步骤 3；若满足，输出非支配解集作为微电网多目标优化调度的帕累托最优解。

⛳️ 运行结果

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