一次多目标粒子群算法优化分布式发电选址，MATLAB编译

资 源 简 介

一次多目标粒子群算法优化分布式发电选址，MATLAB编译

详 情 说 明

多目标粒子群算法（MOPSO）在分布式发电选址问题中的应用是一种典型的智能优化场景。该方法通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索最优发电单元位置和容量的Pareto前沿解集。

核心思路包含三个关键环节：首先将地理约束、负荷需求等条件转化为适应度函数；其次采用动态权重机制平衡全局探索与局部开发能力；最后通过拥挤距离排序保持解集的分布性。

对于MATLAB实现，通常需要处理电网拓扑结构数据，并建立包含线损率、电压偏差等多目标的评价模型。算法的优势在于能并行处理多个竞争性目标，适用于风电场、光伏阵列等新能源场景的规划。

与单目标优化相比，多目标版本输出的是非支配解集，决策者可根据实际情况选择不同的折衷方案。该方法可扩展至含储能系统的混合能源选址问题。