基于遗传算法的热电联产型微网经济运行优化

资 源 简 介

基于遗传算法的热电联产型微网经济运行优化

详 情 说 明

热电联产型微网的经济运行优化是一个多目标、多约束的复杂问题，需要综合考虑能源效率、运行成本和环境效益。遗传算法作为一种智能优化方法，能够有效处理这种非线性优化问题。

在热电联产系统中，电力和热能的产生是耦合的，这意味着优化时需要同时考虑两者的供需平衡。微电网的运行还需计及储能设备的充放电策略、可再生能源的波动性以及电网交互的成本等因素。遗传算法通过模拟自然选择过程，从随机生成的初始解出发，经过选择、交叉和变异等操作逐步逼近最优解。

该方法的核心在于适应度函数的设计，需将经济性目标（如燃料成本、购电费用）和约束条件（如设备出力限制、储能SOC范围）转化为可量化的评估指标。相比传统优化算法，遗传算法对目标函数的连续性和凸性要求较低，更适合处理微网中的离散变量（如机组启停状态）和不确定性因素。

实际应用中，算法性能会受到种群规模、迭代次数等参数影响，通常需要结合场景特点进行调参。此外，混合优化策略（如结合粒子群算法或模拟退火）可进一步提升收敛速度和全局搜索能力。