用生物地理学算法做的一个解决热点联产电厂负荷优化分配的完全算例

资 源 简 介

用生物地理学算法做的一个解决热点联产电厂负荷优化分配的完全算例

详 情 说 明

生物地理学算法（Biogeography-Based Optimization, BBO）是一种受自然界物种迁移和栖息地选择机制启发的智能优化算法，近年来在工程优化问题中展现出良好的适应性。本文介绍如何利用BBO算法解决热电联产电厂（CHP）的负荷优化分配问题，实现经济性与环保性的平衡。

热电联产电厂需同时满足电负荷与热负荷需求，其优化目标通常包括最小化燃料成本、减少污染物排放或兼顾两者的多目标优化。BBO算法通过模拟物种在栖息地间的迁移和变异机制，在解空间内高效搜索最优负荷分配方案。

算法核心步骤如下： 栖息地表示：每个潜在解（负荷分配方案）对应一个栖息地，用多维向量编码各发电机组的出力。 适宜度评价：结合目标函数（如运行成本）和约束条件（如供需平衡）计算栖息地的适宜度指数（HSI）。 迁移操作：高HSI的栖息地（优质解）向低HSI栖息地共享信息，模拟物种迁移带来的基因流动。 变异机制：随机扰动部分栖息地参数以避免局部最优，类似生物进化中的突变现象。

应用案例中，BBO通过迭代优化能够快速收敛到合理的负荷分配方案。相比传统遗传算法或粒子群优化，BBO在保持种群多样性的同时，有效降低了计算复杂度，尤其适合处理热电联产系统中非线性、多约束的优化场景。

该方法的扩展性较强，未来可结合机器学习预测负荷需求，或引入碳交易机制进一步优化排放目标。