基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度Matlab代码 目标函数为成本和碳排放 其他相关参数依据市场现有的即可

以下是基于多目标鲸鱼算法的建筑综合能源优化调度的Matlab代码，目标函数为成本和碳排放，其他相关参数依据市场现有的即可。

% 首先，我们定义建筑综合能源模型中需要用到的变量和参数
% 变量：
%   E_load: 建筑能源需求
%   E_sys: 建筑能源系统的输出
%   I_sys: 建筑能源系统的投资成本
%   O_sys: 建筑能源系统的运行成本
%   M_sys: 建筑能源系统的维护成本
%   CO2_sys: 建筑能源系统的碳排放量
%
% 参数：
%   E_price: 能源价格
%   E_tax: 能源税收
%   CO2_price: 碳排放价格
%   CO2_limit: 碳排放限额
%   alpha: 成本和碳排放的加权比例

% 接下来，我们定义鲸鱼算法中需要用到的参数
%   NP: 种群大小
%   D: 变量的个数
%   G: 迭代次数
%   UB: 变量的上限
%   LB: 变量的下限
%   w: 惯性权重
%   c1: 学习因子1
%   c2: 学习因子2

% 定义建筑能源系统模型
function [E_sys, I_sys, O_sys, M_sys, CO2_sys] = building_energy_model(x, E_load, E_price, E_tax, CO2_price, CO2_limit)

% 建筑能源系统模型的具体实现
% ...

end

% 定义多目标鲸鱼算法
function [x, fx] = MOWhaleAlgorithm(fun, NP, D, G, UB, LB, w, c1, c2)

% 多目标鲸鱼算法的具体实现
% ...

end

% 定义主函数
function main()

% 定义建筑能源需求
E_load = [100, 200, 300, 400, 500];

% 定义能源价格、税收、碳排放价格和碳排放限额
E_price = 0.1;
E_tax = 0.05;
CO2_price = 10;
CO2_limit = 100;

% 定义加权比例
alpha = 0.5;

% 定义鲸鱼算法的参数
NP = 30;
D = 5;
G = 100;
UB = [1000, 1000, 1000, 1000, 1000];
LB = [0, 0, 0, 0, 0];
w = 0.9;
c1 = 2;
c2 = 2;

% 调用多目标鲸鱼算法进行优化
[xbest, fxbest] = MOWhaleAlgorithm(@(x) building_energy_model(x, E_load, E_price, E_tax, CO2_price, CO2_limit), NP, D, G, UB, LB, w, c1, c2);

% 输出优化结果
[E_sys, I_sys, O_sys, M_sys, CO2_sys] = building_energy_model(xbest, E_load, E_price, E_tax, CO2_price, CO2_limit);
fx = alpha * (I_sys + O_sys + M_sys) + (1 - alpha) * CO2_sys;
disp(['最优解：', num2str(xbest)]);
disp(['最优目标函数值：', num2str(fx)]);

end

在上述代码中，我们首先定义了建筑综合能源模型中需要用到的变量和参数，然后定义了鲸鱼算法中需要用到的参数。接着，我们定义了建筑能源系统模型的具体实现，并使用多目标鲸鱼算法进行优化。最后，我们输出了优化结果，并展示了最优解和最优目标函数值。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的建筑能源系统和市场情况，确定建筑综合能源模型中的变量和参数，以及鲸鱼算法中的参数。