基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

传统水光互补中长期调度模型未考虑光电的短期随机波动性,忽略了短期弃电风险,由此制订的调度规则难以有效协调光电消纳与流域水资源综合管理。光伏发电的随机性、波动性和间歇性限制了电网对光伏发电的接纳能力,随着光伏发电的快速发展,提高光伏的消纳能力是一个亟待解决的大问题。利用水电和光伏进行联合发电是一条提高光伏消纳能力新的途径。本文建立了短期的优化调度模型,以调度期内调峰能力最大和互补系统的出力和负荷需求的偏差最小为目标函数,采用模拟退火粒子群算法进行求解,处理多目标问题时采用拥挤距离排序,并采用外部档案的方法进行数据维护,最终得出水光互补可以明显提高系统的调峰能力。

⛄ 部分代码

%

function [pop, F]=NonDominatedSorting(pop)

    nPop=numel(pop);

    for i=1:nPop

        pop(i).DominationSet=[];

        pop(i).DominatedCount=0;

    end

    

    F{1}=[];

    

    for i=1:nPop

        for j=i+1:nPop

            p=pop(i);

            q=pop(j);

            

            if Dominates(p,q)

                p.DominationSet=[p.DominationSet j];

                q.DominatedCount=q.DominatedCount+1;

            end

            

            if Dominates(q.Cost,p.Cost)

                q.DominationSet=[q.DominationSet i];

                p.DominatedCount=p.DominatedCount+1;

            end

            

            pop(i)=p;

            pop(j)=q;

        end

        

        if pop(i).DominatedCount==0

            F{1}=[F{1} i];

            pop(i).Rank=1;

        end

    end

    

    k=1;

    

    while true

        

        Q=[];

        

        for i=F{k}

            p=pop(i);

            

            for j=p.DominationSet

                q=pop(j);

                

                q.DominatedCount=q.DominatedCount-1;

                

                if q.DominatedCount==0

                    Q=[Q j];

                    q.Rank=k+1;

                end

                

                pop(j)=q;

            end

        end

        

        if isempty(Q)

            break;

        end

        

        F{k+1}=Q;

        

        k=k+1;

        

    end​

end

⛄ 运行结果​

⛄ 参考文献

[1]丁航, 安源, 王颂凯,等. 水光互补的短期优化调度[C]// 2016第二届能源,环境与地球科学国际会议. 0.

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