好用的多目标粒子群算法优化分布式发电选址例程代码

资 源 简 介

好用的多目标粒子群算法优化分布式发电选址例程代码

详 情 说 明

多目标粒子群算法（MOPSO）在分布式发电选址问题中展现出独特优势，通过群体智能实现效率与精度的平衡。以下是该技术的核心思路解析：

多目标优化框架 选址问题需同时考虑经济性（线路损耗最小）、可靠性（供电半径最优）、环保性（碳排放最低）等多个冲突目标。粒子群算法通过非支配排序和拥挤度计算维护Pareto最优解集，输出一组最优选址方案供决策者选择。

灰色关联度辅助决策 在后期方案选择阶段，可采用五类灰色关联度模型量化方案与理想解的接近程度。通过计算各目标特征的关联系数矩阵，最终生成综合评分最高的选址方案。

算法创新点 动态惯性权重：随迭代次数调整粒子探索与开发能力 约束处理：采用罚函数法处理地理禁区、负荷密度等现实约束 分布式计算：利用Matlab并行计算加速大规模节点评估

扩展应用场景 该方法可迁移至风光互补电站选址、微电网规划等场景。若结合AHP层次分析法，还能将政策支持度、土地成本等定性因素转化为权重参与多目标优化。

验证指标 实际应用中可通过对比粒子群算法与传统遗传算法的收敛曲线、Pareto前沿分布均匀性等指标验证优化效果。电力系统仿真平台（如OpenDSS）可进一步验证选址方案的技术经济性。