1. マイクログリッドシステム運用最適化モデル
参考文献:
[1] Li Xingxin、Zhang Jing、He Yu 他、改良された粒子群アルゴリズムに基づくマイクログリッドの多目的最適ディスパッチ [J].電力科学と工学、2021 年、37(3):7
2. 多目的人工ハチドリアルゴリズムMOAHA
多目的人工ハチドリ アルゴリズム (MOAHA) は、2022 年に提案された効率的な多目的最適化アルゴリズムです。動的排除ベースの混雑距離 (DECD) を使用して、外部アーカイブを維持します。
MOAHA アルゴリズムは次のように説明されます。
参考文献:
[1]趙偉国、張振興、セイダリ・ミルジャリリ、王麗英、ニマ・コダダディ、セイエド・モハマド・ミルジャリリ。工学設計問題を解決するための動的消去ベースの混雑距離を備えた効果的な多目的人工ハチドリ アルゴリズム、応用力学および工学におけるコンピューター手法、398、2022、
3. 解決結果
(1) コードの一部
すべて閉じる;
クリア ;
clc;
グローバル P_load; % 電気負荷
グローバル WT; % 風力発電
グローバル PV; % 太陽光発電
%%
TestProblem=1;
MultiObj = GetFunInfo(TestShould);
MultiObjFnc=MultiObj.name;% 問題名
% パラメーター
params。 Np =100; % 母集団サイズ (変更可能)
params.Nr =200; % (外部アーカイブのサイズ)
params.maxgen =100; % 最大反復回数 (変更可能)
[Xbest,Fbest] = MOAHA(params ,MultiObj);
% Xbest は MOAHA によって取得された POX
% Fbest は MOAHA によって取得された POF
%% 結果の図を描画
Figure(1)
Lot(Fbest(:,1),Fbest(:,2),'ro') ;
legend( 'MOAHA');
xlabel('運営コスト')
ylabel('環境保全コスト')
(2) 結果の一部
最小運用コスト:
