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基于NSGA-2算法的水火光系统多目标优化调度研究（Matlab代码实现）

2023-12-05

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目录

????1 概述

????2 运行结果

????3 参考文献

????4 Matlab代码实现

????1 概述

基于NSGA-II算法的水火光系统多目标优化调度研究，是指针对水力、火力和光伏等多种能源系统，通过NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，非支配排序遗传算法II）来实现系统调度的多目标优化问题。

在这项研究中，首先需要对多目标进行定义和建模，包括考虑能源系统的供需平衡、经济性、环境影响等方面的指标。例如，考虑最小化电力供需平衡误差、最小化系统运行成本、最小化碳排放量等。

接下来，基于NSGA-II算法，采用遗传算法的操作（如选择、交叉、变异等）对种群进行演化迭代，在每一代中根据非支配排序和拥挤度距离等机制，筛选出一组非支配解集合。这些解集合代表了系统调度问题的多个最优解，展现了不同权衡条件下的最佳调度方案。

最后，从非支配解集合中选择一个最具实际可行性和决策制定者偏好的解，作为最终的系统调度方案。

通过基于NSGA-II算法的多目标优化调度研究，可以实现水火光系统的能源调度优化，提高能源利用效率，降低运行成本，减少环境压力，进一步促进可持续能源发展和能源系统的智能化管理。

???? 2 运行结果

????3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]ZHANG Zhigang.基于NSGA-Ⅱ算法的多目标水火电站群优化调度模型研究[J].水力发电学报, 2010(001):029.

[2]张志刚,马光文.基于NSGA-Ⅱ算法的多目标水火电站群优化调度模型研究[J].水力发电学报, 2010(1):6.DOI:CNKI:SUN:SFXB.0.2010-01-039.

???? 4 Matlab代码实现

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算法

MATLAB

开发语言

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