电力系统规划多目标遗传算法

资 源 简 介

电力系统规划多目标遗传算法

详 情 说 明

电力系统规划多目标遗传算法通过智能优化技术解决复杂能源决策问题。该方法需同时优化发电成本、碳排放和供电可靠性等冲突目标，传统单目标方法难以胜任。

核心思路是将规划问题建模为多目标优化模型，利用遗传算法的种群搜索特性生成帕累托最优解集。算法通过编码方案将电厂选址、容量等决策变量转化为染色体，交叉变异操作探索解空间，非支配排序保留高质量解，最终输出权衡不同目标的方案集合。

MATLAB实现时需注意：适应度函数需整合多个目标，采用NSGA-II等改进算法处理目标冲突，并行计算加速大规模电网场景的求解。结果可视化可帮助决策者理解不同方案间的得失关系。

相比线性规划等方法，该算法能发现非凸解集，适应可再生能源的不确定性，但需平衡计算效率与精度。