一个多目标粒子群算法优化分布式发电选址源码

资 源 简 介

一个多目标粒子群算法优化分布式发电选址源码

详 情 说 明

分布式发电选址是新能源领域的重要课题，涉及多个优化目标的平衡。本文介绍一种结合多目标粒子群算法(PSO)与K均值聚类的创新方法，通过智能算法群优化解决这一复杂问题。

在算法核心部分，我们采用改进的PSO框架处理多个优化目标。与传统单目标优化不同，该方法通过粒子群的协作搜索，能在一次运行中获得Pareto最优解集。每个粒子代表一个潜在的选址方案，通过速度更新公式在解空间中探索最优位置。

K均值聚类在此发挥关键作用，用于对初始解集进行智能分组。这种混合策略既保留了PSO的全局搜索能力，又通过聚类提高了局部求精效率。算法还引入互信息计算，有效评估不同选址方案之间的关联性。

针对分布式发电系统的随机特性，模型采用泊松过程模拟能源到达过程。在数据融合环节，创新性应用D-S证据理论，整合多源不确定信息，显著提高了决策可靠性。

信号处理方面，系统比较了软阈值、硬阈值等不同去噪方法，并采用旋转不变子空间法进行特征提取。这些技术的综合应用使算法能有效处理实际工程中的噪声干扰问题。

该方法通过多个技术模块的有机整合，实现了分布式发电选址方案的智能优化，为新能源电站规划提供了新的技术思路。