Tent映射混沌优化NSGA-Ⅱ在综合能源系统多目标协同优化中的应用

本文主要探讨的是"基于Tent映射混沌优化NSGA-Ⅱ算法的综合能源系统多目标协同优化运行"这一主题。随着全球能源和环境问题的加剧，能源互联网成为各国推动能源变革的重要工具，其中综合能源系统作为能源互联网的核心组成部分，面临着系统复杂、多元化和多目标优化的需求。文章关注的重点在于如何提高综合能源系统的能源利用效率和分布式可再生能源的就地消纳。 作者构建了一个综合能源系统模型，该模型融合了自动需求响应（Auto-DR）和储能技术。自动需求响应通过智能控制用户端的能源消耗，提升了系统的可靠性和经济效益，而储能设备则通过负荷优化，增强了系统的灵活性。这种协同优化考虑了供需双方的动态平衡，有助于分布式可再生能源的高效接入和消纳。 文章采用Tent映射混沌优化的NSGA-Ⅱ算法来解决这个多目标优化问题。NSGA-Ⅱ是一种经典的进化计算方法，它在处理具有多个优化目标的问题时表现出色，而Tent映射混沌优化则引入了混沌系统中的非线性映射，增加了搜索的随机性和多样性，提高了求解效率。 作者以中国某典型园区的综合能源系统为例，展示了所提模型和算法的实际应用效果。结果显示，Tent映射混沌优化NSGA-Ⅱ算法在解决此类问题上具有可行性，且与未考虑自动需求响应和储能的传统方案相比，带这些元素的综合能源系统在经济、技术以及环境效益上都有显著提升。 本文的研究对于推动综合能源系统的高效运行、促进新能源并网消纳、实现供需动态平衡以及优化资源配置具有重要的实践价值。同时，它也补充了现有研究中对综合能源系统复杂性、多目标优化处理不足的部分，为该领域的进一步发展提供了新的思路和方法。