α约束支配排序混合进化算法在微电网多目标优化中的应用

"这篇论文探讨了微电网的多目标优化运行问题，主要关注降低运行成本和减少环境污染。文章介绍了一种新型的α约束支配排序混合进化算法（α-CDSHEA），该算法能够高效处理微电网运行中的各种约束条件，提高了优化效率。此外，文中还提出了一种结合微分进化算法和分布估计算法的混合多目标进化算法，旨在解决单一算法可能出现的种群多样性和早熟问题。通过非劣排序方法，论文实现了多属性决策，寻找最优的折中解。实际微电网的案例验证了所提算法的有效性和可行性。" 在微电网的运行管理中，多目标优化是一个关键问题，涉及到技术、经济和环境等多个维度的目标。这篇研究主要关注的是经济目标（运行成本最小化）和环境目标（CO2排放量最小化）。微电网通常包含多种分布式能源，如微型燃气轮机、燃料电池、光伏和风力发电等，它们在并网或孤岛模式下运行。由于微电网的优化涉及复杂的等式和不等式约束，因此需要有效的优化算法来寻找帕累托最优解集。 传统约束处理方法，如罚函数法和多目标法，存在一些局限性，如罚函数法的惩罚项设计困难，多目标法增加了计算复杂度。针对这些问题，论文提出α-CDSHEA，它使用α约束支配排序机制，将所有约束转换为α约束水平度，以此作为进化选择的依据，使得算法能快速转化为可行解，降低了约束处理的复杂度。 此外，为了保持种群多样性并提升算法的收敛速度，论文还引入了基于非劣排序的混合多目标进化算法，该算法融合了微分进化算法的局部搜索能力和分布估计算法的全局探索能力，以克服单一算法可能遇到的早熟问题。通过这种方法，可以更有效地进行多属性决策，从而找出最优的运行策略。 实验结果表明，α-CDSHEA和提出的混合算法在解决微电网多目标优化问题上表现出色，证明了其在实际应用中的有效性和实用性。这些研究成果为微电网的经济环保运行提供了理论支持和技术手段，对于推动节能减排和绿色能源的发展具有重要意义。