基于混合NSGA II-MOPSO算法的热电联合经济排放调度(Matlab代码实现)【混合多目标遗传算法-多目标粒子群算法】

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本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 热电联合经济排放调度文献综述

3 本文细讲

4 Matlab代码运行结果

4.1 策略1

4.2 策略2

 4.3 策略3

5 Matlab代码实现

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1 概述

当化石燃料在火力发电站燃烧发电时，最大的能量以热量的形式浪费[1]。通过将热电联产或热电联产（CHP）工厂集成到现有电力系统中，可以大大提高火力发电站的效率。热电联产厂可以使用各种燃料发电，并且还具有回收和再利用热量的能力，这些热量通常在发电过程中会被浪费。通过利用热电联产设备同时产生电力和热量，能量转换过程的整体效率可以从60%提高到80%[2]，[3]。对可持续性的日益关注导致许多国家将热电联产机组整合到其现有的电力系统中。这一过程将节省宝贵的资源，也将导致电力系统的经济运行[4]。

化石燃料的发电导致二氧化硫（SO2），氮氧化物（NOx）和其他温室气体[5]。这些气体污染空气，产生酸雨，也是全球变暖的主要原因。此外，它们还对人类造成各种与健康有关的问题，对生物多样性和生态系统的有害影响。所有电力公司都被迫尽量减少排放，以减少空气污染及其有害影响[6]。

在下一节中，将进行文献调查和解决多目标联合经济排放调度（CEED），单目标热电联产经济调度（CHPED）和多目标热电联产经济排放调度（CHPEED）的可用解决方案技术。在这四种公式中，最具挑战性的问题是多目标CHPEED问题，这是由于目标冲突，考虑了CHP单元的功率 - 热依赖性约束以及由于存在线性，非线性相等和不相等操作约束。本研究的重点是找到高度复杂和具有挑战性的多目标CHPEED问题的权衡解决方案，以降低电力系统的燃料成本和排放水平。

2 热电联合经济排放调度文献综述

经济调度问题旨在找到发电机的最佳时间表，以最大限度地降低受功率平衡约束和其他运行约束的发电燃料成本。ED的公式可以经济地运行电力系统[7]。为了同时最大限度地降低发电厂的燃料成本和排放，提出了一个生物喷射CEED问题。这些目标不仅提供了可观的经济效益，而且减少了污染气体的有害影响[5]。有两种方法可以使用非凸成本函数解决这种高度非线性的CEED问题。一种方法是将生物射、多维和高度受限的问题转换为单个目标问题，然后使用有效的随机算法求解。解决问题的另一种方法是使用多目标算法并获得帕累托最优（PO）解或权衡解，因为不可能获得满足冲突目标的唯一最优解。

该生物喷射CEED优化问题使用惩罚因子转换为单一目标问题，然后使用各种有效的元启发算法及其变体解决，例如[8]中的改进人工蜂群算法（ABC），[9]中的全局粒子群优化（GPSO），[10]中的混沌改进和谐搜索算法，[11]中的花授粉算法， [12]中基于生物地理学的优化，（GSA）[13]中的引力搜索算法，[14]中的随机分形搜索算法，[15]中的多区域动力系统的共生生物搜索算法，[16]中的流体机制启发算法和[17]中的闪电算法。

用于优化的每个元启发式算法都有自己的优点和缺点。为了克服缺点并增强单个算法的优点，文献中提供了混合单目标算法来解决这个复杂的CEED问题。这些混合算法结合了两种不同的元启发式算法，或者将元启发式算法与本地搜索技术相结合，以找到CEED问题的权衡解决方案。人工蜂群（ABC）算法与[18]中的模拟退火（SA）相结合，[19]中结合了两种不同的元启发式算法PSO和萤火虫算法，[20]中的混合萤火虫和蝙蝠算法，[21]中的杂交PSO-GSA以及其他非常规方法，例如[22]中的人工神经网络。 已在文献中用于解决CEED问题。这些算法在单次运行中仅提供一个折衷解决方案。这些算法必须多次运行才能获得折衷解决方案。克服这一缺点的一种方法是使用高效的多目标算法在单次运行中生成权衡解决方案。

3 本文细讲

本文为一种协同混合元启发算法，将非支配排序遗传算法II与多目标粒子群优化算法相结合，解决高度复杂的热电联合经济排放调度问题，实现电力系统经济运行，减少环境污染的影响。在迭代期间，根据排名，将总体分为两半。通过非支配排序遗传算法II利用种群的上半部分进行探索。多目标粒子群优化的修改是为了有效地利用种群的下半部分，是通过增加个体学习系数，降低全局学习系数和使用自适应突变算子来完成的。为了满足线性、非线性约束，并确保种群始终位于热电联产厂的可行运行区域，开发了一种有效的约束处理机制。所提出的具有有效约束处理机制的混合算法通过有效的信息交换增强了搜索能力。该算法应用于标准测试函数和测试系统，同时考虑热电厂的阀点效应、输电功率损耗、机组边界和热电联产机组的可行运行区域。混合算法可以获得一个良好的分布和多样化的帕累托最优解，并且还可以比一些现有算法更快地收敛到实际的帕累托最优前沿。统计分析表明，所提出的混合算法是解决这一复杂而重要问题的可行替代方案。

论文下载链接：Combined Heat and Power Economic Emission Dispatch Using Hybrid NSGA II-MOPSO Algorithm Incorporating an Effective Constraint Handling Mechanism | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 

4 Matlab代码运行结果

4.1 策略1

 

 

4.2 策略2

 

 4.3 策略3

 

‍博主课外兴趣：中西方哲学，送予读者：

‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......

 

5 Matlab代码实现

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