分布式光伏多目标研究现状

分布式光伏多目标研究是一个热门领域，目前已经有很多学者和研究团队进行了相关研究。其中，主要集中在以下几个方面：

1. 多目标优化算法：研究分布式光伏系统多目标优化问题，如最大化发电量和最小化成本等。常用的算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

2. 分布式光伏系统配置：研究如何合理配置分布式光伏系统，以实现最佳的能源利用效益。考虑的因素包括光伏阵列的朝向、倾角、组串数等。

3. 多智能体协同控制：研究多个分布式光伏系统如何协同工作，以实现最大化发电量和最小化成本。常用的方法包括强化学习、神经网络等。

4. 基于能量管理的多目标优化：研究如何通过能量管理来实现分布式光伏系统最大化发电量和最小化成本的多目标优化。常用的方法包括能量存储和分配等。

总之，分布式光伏多目标研究是一个复杂而广泛的领域，需要多学科交叉合作，结合实际情况，不断探索新的解决方案。