含风光可再生能源系统多目标优化算法

资 源 简 介

含风光可再生能源系统多目标优化算法

详 情 说 明

在风光可再生能源系统的规划与运行中，多目标优化算法扮演着关键角色。这类系统通常需要同时兼顾发电效率、成本控制和环境友好性等相互制约的目标。

这类优化问题的核心在于处理多个相互冲突的目标函数。典型的函数封装会包含以下几个关键模块：

目标函数计算模块：用于量化评估发电效率、设备成本和碳排放等核心指标。通常会采用归一化处理来消除不同量纲的影响。

约束条件处理模块：考虑实际工程中的物理限制，如设备容量限制、电网接入条件等，通常采用罚函数法来处理约束条件。

优化算法核心：常见的实现包括NSGA-II等进化算法，这类算法擅长在Pareto前沿寻找最优解集。算法会维护一个解种群，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化。

决策支持模块：为决策者提供可视化工具来观察Pareto前沿，辅助在不同目标间进行权衡取舍。

在实际应用中，这类系统还需要考虑风光资源的不确定性。优化算法需要具备鲁棒性，能够适应输入参数的波动变化，确保解决方案在实际运行中的可靠性。

这种多目标优化框架不仅适用于风光系统，也可扩展应用到其他可再生能源组合的规划问题中，具有良好的通用性和扩展性。