基于MATLAB的污染物排放约束经济负荷优化调度系统

资 源 简 介

本项目开发了MATLAB环境下的智能优化调度模型，通过多目标优化算法平衡燃料成本与污染物排放。系统可自动分配多台发电机组的发电功率，在满足负荷需求的同时实现经济与环保目标，支持权重灵活调整以应对不同场景需求。

详 情 说 明

基于污染物排放约束的经济负荷优化调度模型

项目介绍

本项目开发了一个综合考虑燃料成本与污染物排放的经济负荷优化调度系统。通过多目标优化算法对多台发电机组的发电功率进行优化分配，在满足电力系统总负荷需求和各机组运行约束的前提下，实现燃料成本最低与污染物排放量最小的综合目标。该系统支持通过调整权重系数灵活平衡经济性与环保性需求，并提供可视化分析功能用于调度方案的对比与评估。

功能特性

• 多目标优化：同时考虑经济成本最小化和污染物排放最小化双重要求
• 约束处理：有效处理发电机组功率上下限约束和系统功率平衡约束
• 权重可调：支持用户自定义权重系数，灵活调整经济性与环保性的权衡比例
• 帕累托分析：提供帕累托前沿可视化，展示不同偏好下的最优解分布
• 方案对比：支持多种调度方案的可视化对比分析，辅助决策制定

使用方法

1. 准备输入数据：配置各发电机组的成本函数参数、排放函数参数、发电功率上下限约束以及系统总负荷需求

1. 设置优化参数：指定优化算法参数和权重系数（经济性vs环保性）

1. 运行优化程序：执行主优化函数，系统将自动计算最优发电功率分配方案

1. 分析结果：查看输出的总燃料成本、总污染物排放量，并通过帕累托前沿图进行多方案比较

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 基础绘图功能支持

文件说明

主程序文件实现了项目核心功能，包括系统初始化、多目标优化模型构建、约束条件处理、优化算法执行以及结果可视化分析。具体完成了负荷分配问题的数学建模、综合目标函数的权重合成、可行性解的搜索与验证，并最终输出最优调度方案及其对应的经济与环境指标，同时生成帕累托前沿用于多目标决策分析。