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

时间: 2023-07-23 07:20:34 浏览: 45
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。

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