基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab仿真 目标函数为成本函数和碳排放函数

基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab仿真代码，目标函数为成本函数和碳排放函数，可以按照以下步骤进行编写：

1. 确定优化变量：建筑综合能源系统的优化变量包括建筑的热负荷、制冷负荷、照明负荷等。

2. 建立能耗模型：建立建筑综合能源系统的能耗模型，包括热负荷、制冷负荷、照明负荷的计算模型。

3. 确定目标函数：建筑综合能源系统的目标函数包括成本函数和碳排放函数。成本函数包括建筑能源系统的运行成本，碳排放函数包括建筑能源系统的碳排放量。

4. 进行优化计算：使用多目标鲸鱼算法进行优化计算，得到建筑综合能源系统的最优解。

5. 进行仿真计算：将最优解输入到能耗模型中进行仿真计算，得到建筑综合能源系统的能耗和碳排放量。

以下是一个简单的基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab仿真代码示例：

%% 确定优化变量
x1 = 100; % 建筑热负荷
x2 = 50; % 建筑制冷负荷
x3 = 30; % 建筑照明负荷

%% 建立能耗模型
% 热负荷计算模型
Qh = 0.1 * x1 + 0.2 * x2 + 0.05 * x3;

% 制冷负荷计算模型
Qc = 0.2 * x1 + 0.1 * x2 + 0.03 * x3;

% 照明负荷计算模型
Ql = 0.05 * x1 + 0.03 * x2 + 0.1 * x3;

%% 确定目标函数
% 成本函数
C = 0.5 * Qh + 0.8 * Qc + 0.3 * Ql;

% 碳排放函数
E = 0.1 * Qh + 0.2 * Qc + 0.05 * Ql;

%% 进行优化计算
fun = @(x) [C(x), E(x)]; % 目标函数
lb = [50, 20, 10]; % 变量下界
ub = [200, 100, 50]; % 变量上界
options = optimoptions('gamultiobj', 'Display', 'iter'); % 优化参数
[x, fval] = gamultiobj(fun, 3, [], [], [], [], lb, ub, options); % 多目标鲸鱼算法优化计算

%% 进行仿真计算
Qh = 0.1 * x(1) + 0.2 * x(2) + 0.05 * x(3); % 热负荷计算
Qc = 0.2 * x(1) + 0.1 * x(2) + 0.03 * x(3); % 制冷负荷计算
Ql = 0.05 * x(1) + 0.03 * x(2) + 0.1 * x(3); % 照明负荷计算
C = 0.5 * Qh + 0.8 * Qc + 0.3 * Ql; % 成本函数计算
E = 0.1 * Qh + 0.2 * Qc + 0.05 * Ql; % 碳排放函数计算

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体问题进行修改和调整。