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本文目录如下：
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目录
💥1 概述
微电网是一种由多种能源和负荷组成的小型电网系统，具有自主运行和互联互通的特点。微电网的多目标调度问题是指在满足负荷需求的前提下，同时考虑经济性、可靠性和环境友好性等多个目标，通过合理调度微电网内各种能源的产生和消耗，以达到最优的调度方案。
传统的微电网多目标调度方法主要基于优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，但这些方法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，研究者们开始将多目标粒子群算法应用于微电网的多目标调度问题。
多目标粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为，来寻找最优解。在微电网多目标调度中，多目标粒子群算法可以通过调整粒子的位置和速度，来寻找最优的能源调度方案。与传统的优化算法相比，多目标粒子群算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点。
为了进一步改进多目标粒子群算法在微电网多目标调度中的应用，研究者们提出了一些改进方法。例如，引入非支配排序算法来解决多目标优化问题中的非支配解集的选择问题；采用自适应权重调整策略来平衡各个目标之间的权重；引入模拟退火算法来增加算法的多样性等。
通过以上改进，基于改进的多目标粒子群算法可以更好地应用于微电网多目标调度问题中，提高调度方案的经济性、可靠性和环境友好性。然而，仍然需要进一步的研究来提高算法的性能和效果，以满足微电网多目标调度的实际需求。
本文基于改进的多目标粒子群算法的微电网多目标调度（三个目标函数）（matlab代码实现）
详情见第3部分。
📚
2 运行结果
部分代码：
function cost=shiyingzhi_pollution_2(PGT,iii)
%适应值函数
%第一行 DG，第二行MT，第三行FC
% PGT=[0.7541
% 1.9976
% 0.9658
% 0.2824];
%————————————————————————–
T=1;
N=4;
% 输入原始数据,包括各时段负荷大小，发电机有功输出上下限，发电机耗量成本系数，各时段风电场预测的平均输出功率
pmax(1)=7;pmin(1)=0;
pmax(2)=4;pmin(2)=0;
pmax(3)=4;pmin(3)=0;
% 柴油发电机的耗量参数
a=0.4333;b=0.2333;c=0.0071;
% 微型燃气轮机,P_mt表示燃气轮机发出的功率，Xl_mt表示燃气轮机的效率
Price_mt=0.1;
% Xl_mt=0.0753*(P_mt/65)^3-0.3095*(P_mt/65)^2+0.1068;
% 燃料电池
Xl_fc=0.4;
Price_fc=0.2;
% Cost_fc=Price_fc*P_fc/Xl_fc;
% 污染物排放成本
% aa表示NOX，bb表示FC,cc表示DG
aa=[21.8,0.03,0.44];
bb=[0.454,0.006,0.008];
cc=[1.432,1.078,1.596];
% PL=[11,4,4,4,5,6,7.5,8,7.5,6,5,6,6.5,7,8,5,8.5,11,13,13,10,10,6.5,5];
PL=[3,4,4,4,5,6,6.5,7,7.5,8.5,9,10,10.5,10,9,8.5,9,10,11,11.5,10,9,5.5,5];
%————————————————————————–
C=zeros(1,T);
Cost=0;
% s=a+b*PGT(1)+c*PGT(1)*PGT(1)+Price_fc*PGT(2)/Xl_fc+Price_mt*PGT(3)/(0.0753*(PGT(3)/65)^3-0.3095*(PGT(3)/65)^2+0.4174*PGT(3)/65+0.1068)+1000000*(sum(PGT(1:N))-PL(iii))^2;
s=27.3*(aa(1)*PGT(1)+aa(2)*PGT(2)+aa(3)*PGT(3))/1000+6.435*(bb(1)*PGT(1)+bb(2)*PGT(2)+bb(3)*PGT(3))/1000+0.091*(cc(1)*PGT(1)+cc(2)*PGT(2)+cc(3)*PGT(3))/1000+10000000000*(sum(PGT(1:N))-PL(iii))^2;
Cost=Cost+s;
cost=Cost;
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3 Matlab代码实现
🎉4
参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。