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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明请求保护一种基于多目标白鲸算法的园区综合能源系统的优化调度方法，通过建立一个包含电加热设备、储能设备和多种微型能源源的PIES模型，并引入基于价格的需求响应PDR机制，形成具有两天时间尺度日前调度和日内调度的多目标优化模型。本发明的核心是提出一种新型优化算法——非支配排序白鲸优化算法NSBWO，该算法结合了非支配排序遗传算法IINSGA‑II和白鲸优化算法BWO，以有效解决模型中的优化问题。NSBWO算法展现出比现有算法更强的搜索能力和更快的收敛速度，能够在保障系统灵活性和实时调度能力的同时，实现运营成本和环境影响的双重最小化。该方法能够在不同时间尺度上实现工业园区综合能源系统的低碳经济调度。
主权项：1.一种基于多目标白鲸算法的园区综合能源系统的优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：建立PIES模型：构建一个包含电加热设备、储能设备和多种微型能源源的工业园区综合能源系统PIES模型；构建多目标优化模型：引入基于价格的需求响应PDR机制，建立一个考虑两天时间尺度的多目标优化模型，目标是最小化运营成本和环境成本；初始化NSBWO算法参数：设置非支配排序白鲸优化算法NSBWO的初始参数，包括种群大小、迭代次数、交叉率、变异率；种群初始化：利用好点集方法GPS对NSBWO算法的初始种群进行均匀分布的初始化，提高算法的搜索效率和全局优化能力；非支配排序和适应度计算：对种群中的个体进行非支配排序，计算每个个体的适应度值，确保种群的多样性和优化解的质量；生成新个体：应用交叉和变异操作生成新的个体，增强种群的多样性，提高算法的搜索能力和避免陷入局部最优；更新种群和优化解集：根据适应度和非支配排序结果，更新种群和优化解集，通过精英选择策略保持种群的优越性；终止条件判断：判断算法是否满足预设的终止条件，如达到最大迭代次数或解的质量达到预期目标；若满足，则输出最优调度策略；若不满足，则返回继续迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于多目标白鲸算法的园区综合能源系统的优化调度方法
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