基于MATLAB多目标遗传算法的电力系统机组组合优化方案

资 源 简 介

本项目运用MATLAB实现多目标遗传算法，以发电成本与污染物排放最小化为目标，结合负荷需求与机组约束，自动化生成电力系统最优机组启停方案，提升经济性与环保性。

详 情 说 明

基于多目标遗传算法的电力系统机组组合优化方案设计

项目介绍

本项目利用多目标遗传算法解决电力系统机组优化组合问题。通过建立兼顾经济性（发电成本）与环保性（污染物排放）的多目标优化模型，系统能够依据给定的负荷需求、机组特性及相关运行约束，自动生成最优的机组启停与出力计划，为电力系统的经济、环保、安全运行提供科学的决策支持。

功能特性

• 多目标优化模型：同时最小化发电成本和污染物排放量，实现经济与环保目标的协同优化。
• NSGA-II算法核心：采用带精英保留策略的快速非支配排序遗传算法，高效搜索Pareto最优解集。
• 全面约束处理：严格考虑机组运行约束，包括功率平衡、旋转备用、爬坡率、最小启停时间等技术限制。
• 丰富的结果输出：提供Pareto最优解集、详细机组组合方案、算法收敛曲线、Pareto前沿图及综合方案分析报告。

使用方法

1. 准备输入数据：按要求格式准备好机组参数、系统负荷、运行约束和算法参数配置文件。
2. 运行主程序：执行主程序以启动优化计算过程。
3. 获取输出结果：计算完成后，在指定输出目录查看生成的方案文件、图像及分析报告。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱: 优化工具箱、统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件集成了项目的核心调度与执行逻辑。其主要功能包括：读取并解析所有输入配置文件与数据；调用算法模块构建优化模型并执行多目标遗传算法求解；对求得的Pareto最优解集进行后处理与分析；最终生成并保存所有约定的输出结果文件，包括数据、图表和分析报告。