并网调度优化：多目标灰熵烟花算法在混合储能微电网中的应用

"混合储能微电网并网调度多目标灰熵烟花算法" 在当前的能源领域，混合储能微电网因其能够整合多种能源类型并提供稳定供电而受到广泛关注。本文主要研究了混合储能微电网在并网状态下的调度优化问题，旨在最大化经济收益同时最小化污染处理费用。为了实现这一目标，研究人员提出了一种创新的多目标优化方法——多目标灰熵烟花算法。 混合储能微电网是由多种储能技术（如太阳能电池、风力发电机、电池储能系统等）组成的分布式能源系统，其并网调度涉及到复杂的能源转换和管理策略。在并网状态下，微电网不仅要考虑经济效益，还要考虑环境影响，这构成了一个典型的多目标优化问题。 文章中提出的多目标优化模型将经济收益和污染处理费用作为两个并行的目标函数，通过分配不同的熵值权重来解决目标之间的冲突。熵值权重的引入允许算法对不同目标的重要性进行量化，从而在优化过程中实现平衡。灰熵并行分析理论在此起到了关键作用，它能有效地评估和比较各个目标的相对重要性。 烟花算法作为一种全局优化方法，以其独特的爆炸和火花更新机制在求解复杂优化问题时表现出较好的性能。本文将其与灰熵并行分析相结合，形成多目标灰熵烟花算法。在该算法中，灰熵并行关联度被用作适应度函数，用于识别和选择优秀的烟花个体，引导算法向全局最优解方向进化。 通过仿真对比，该算法被证明优于传统的基于随机权重和Pareto支配的烟花算法，同时也优于经典的非支配排序遗传算法第二代（NSGA-II）。这些结果验证了所构建的多目标优化模型以及提出的多目标灰熵烟花算法在解决混合储能微电网调度问题上的高效性和有效性。 总结来说，这项研究为混合储能微电网的调度提供了新的优化工具，有助于实现更环保、更经济的能源管理策略，对于推动清洁能源技术的发展具有重要的理论和实践意义。