29文章解读与程序——电测与仪表北大核心《基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化》已提供下载资源

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文章标题指的是一种基于改进多目标灰狼算法的优化方法，用于改善冷热电联供型微电网的运行效率。在这个标题中，有几个关键词需要解读：

改进多目标灰狼算法：指的是一种优化算法，灰狼算法是一种模拟灰狼群体行为的优化算法，用于解决复杂的优化问题。改进多目标灰狼算法可能是对传统灰狼算法的改进和扩展，以应对多目标优化问题。
冷热电联供型微电网：指的是一种集中供热、供冷、供电于一体的微电网系统。这种微电网系统通常包括多种能源设备，如热泵、锅炉、光伏发电等，能够根据实际需求调节能源的供应方式，提高能源利用效率。
运行优化：指的是通过优化算法，找到微网系统最佳的运行策略，以最大化系统的效益或降低运行成本。

因此，整个标题的含义是，文章介绍了一种改进的多目标灰狼算法，用于优化冷热电联供型微电网的运行，以提高系统的效率和性能。

摘要：针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题，为实现节能减排的目标，以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标，建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法，得到多目标问题的Pareto最优解集，并针对微电网优化问题约束条件较多，算法前期探索能力不足的问题，对算法进行改进。仿真结果表明，改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法，文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议，实现根据用户需求的微电网灵活调动，达到减少运行费用和污染气体排放的效果。

部分代码展示：

Matlab 复制代码

%随机生成MT出力
clc
clear

%种群初始化
nVar=48;
% Lower bound and upper bound
lb(1,1:24 )=20;
lb(1,25:48 )=-500;
ub(1,1:24 )=40;    %把上下边界像单个粒子的位置一样，横向排列
ub(1,25:48 )=500;
Socmin=1000;
Socmax=4000;
P_load_H = [	600	600	600	700	700	700	700	450	450	450	450	300	300	300	300	450	450	450	450	500	500	500	500	600	];

GreyWolves_num=500;     
MaxIt=5000;  % Maximum Number of Iterations

% Initialization   初始化 
GreyWolves = zeros( GreyWolves_num ,   nVar+2+2    );    %创建空粒子  

for i=1:GreyWolves_num       
    %首先是MT初始化
    for j=1 : nVar/2   
        GreyWolves(i,j)=  lb(j)+rand()*( ub(j) - lb(j)  );
        %加一个向上取整函数，可以方便控制微燃机出力，也方便画图，也方便筛选粒子。
        GreyWolves(i,j)=  ceil(GreyWolves(i,j));
    end   
    %下面是储热功率初始化
    Soc=1500 ;
    for j=nVar/2+1 : nVar  
        GreyWolves(i,j)=  -5+rand()*10 ;
        %加一个向上取整函数，将结果限为-5，-4，-3，-2，-1，0 ，1，2,3,4,5这11个常数
        GreyWolves(i,j)=100*round(GreyWolves(i,j) );
        %首先，放热不能大于热负荷（正代表充电，负代表放电）
        %经过这一步限制，可以使热量不会浪费。差额由电转热去补充。
        if    -GreyWolves(i,j)  >  P_load_H(1,j-24 )
            GreyWolves(i,j) = - P_load_H(1,j-24 );
        end   

        %上面是概率生成功率P_BA,没有考虑超出容量限制的问题，下面将解决。
        Soc=Soc+GreyWolves(i,j) ;
        if   Soc > 4000  ||   Soc < 1000     %如果越限
             Soc=Soc-GreyWolves(i,j) ;  %撤销容量
             GreyWolves(i,j) =0;        %撤销功率
        end 
    end  
    GreyWolves(i,nVar+1:nVar+2)= Double_CC_fitness(GreyWolves(i,1:nVar/2), GreyWolves(i,1+nVar/2:nVar)); 
end  

Archive_num=100;
Archive=[];

效果展示：

29号资源-源程序：论文可在知网下载《基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化》本人博客有解读资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/LIANG674027206/88890818👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆下载资源链接👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆

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