多目标优化调度提升可再生能源微网经济环保效益

本文主要探讨了多可再生能源冷热电联供微网系统的环境经济优化调度问题。随着可再生能源在能源结构中的重要性日益增强，如何有效地整合和管理这些分布式能源成为了研究热点。微网系统，作为分布式能源的一个关键组成部分，其集成的冷热电供应能力提供了更高的能源利用效率和环保性能。 文章首先提出了一个创新的多目标优化模型，该模型旨在最小化微网系统的运行成本和二氧化碳排放量。这反映了在追求经济效益的同时，对环境保护的关注，体现了可持续发展的理念。作者采用了启发式调度规则，结合改进的多目标交叉熵算法来求解这个模型，以期望找到Pareto最优解集。Pareto最优解集是多目标优化中的一个重要概念，它包含了所有不能在其他指标上同时改善而不降低其他指标的解，因此对于解决这种权衡问题非常有效。 为了提升算法的性能，研究者将多目标优化视为小概率事件，并应用重要抽样理论。这种方法有助于减少搜索空间，提高算法的收敛速度和求解精度。此外，他们还引入了样本分段生成策略和参数更新机制，进一步增强了算法的灵活性和稳定性。 通过实例仿真，研究结果证明了所提出的多目标模型及其优化算法能够显著提升微网系统的经济性和环保效益，满足了用户对多样化、高效能和低碳排放的优化需求。这不仅有利于微网系统的运营效率，也有助于推动绿色能源的广泛应用。 本文的贡献在于提供了一种有效的策略来平衡可再生能源微网系统的经济与环境目标，为微电网的规划和运营管理提供了新的理论支持和实践指导，对于促进清洁能源的普及和可持续发展具有重要意义。