【水光互补优化调度】基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度（Matlab代码实现）

 👨‍🎓个人主页

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度研究

1. 水光互补系统概述

1.1 互补机制的三个层面

2. 非支配排序遗传算法（NSGA-II）原理

2.1 核心机制

2.2 算法优势

3. 水光互补系统多目标优化模型构建

1.1 水光互补

1.2 水光互补模型——目标函数和约束条件

 1.3 多目标遗传算法

NSGA-II在水光互补调度中的应用流程

5. 应用案例与性能分析

5.1 典型研究

5.2 与传统算法对比

6. 挑战与改进方向

7. 结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

 🌈4 Matlab代码实现

---

💥1 概述

参考文献：

​

然后本文换一个算法进行解决，也算一个创新点吧：

基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度，然后用Matlab实现之。

基于非支配排序遗传算法的多目标水光互补优化调度研究

1. 水光互补系统概述

水光互补系统通过整合水电站的调节能力与光伏发电的清洁特性，解决光伏出力波动性问题，提升电网稳定性。其核心原理在于利用水电机组快速启停特性和水库库容调节能力，平抑光伏因昼夜、天气导致的随机波动，输出平滑电能[1][16]。例如，国家电投集团在2013年率先建设的互补电站，成功将光伏发电的间歇性转化为稳定输出，提高电网对可再生能源的消纳能力[1]。

1.1 互补机制的三个层面

1. 中长期电量互补：通过水库调度优化水光出力分配，匹配季节性光资源变化[5]。
2. 短期电力调度：基于日内预测调整水电机组出力，补偿光伏短期波动[5]。
3. 实时功率控制：利用水电机组快速响应特性（响应时间<1分钟），平抑秒级至分钟级的光伏波动[5][99]。

   

2. 非支配排序遗传算法（NSGA-II）原理

NSGA-II是一种多目标优化算法，通过非支配排序、拥挤度计算和精英策略，高效求解Pareto最优解集，适用于复杂非线性问题。

2.1 核心机制

• 非支配排序：将解集按支配关系分层，优先保留高等级解[31][39]。
• 拥挤度计算：评估解在目标空间的分布密度，避免局部聚集，确保多样性[39][47]。
• 精英策略：合并父代与子代种群，保留优质解，提升收敛速度[47][58]。

2.2 算法优势

• 计算效率：复杂度从O(MN³)降至O(MN²)，适用于大规模问题[39]。
• 鲁棒性：无需预设共享参数，通过拥挤度自动维持多样性[47]。
• 多目标处理能力：可同时优化3个及以上冲突目标，如发电效益、稳定性与碳排放[114][117]。

3. 水光互补系统多目标优化模型构建

 近些年，人类对环境问题和资源枯竭关注日益增大，使得以光伏为代表的新能源发电得到了大规模的发展。截至2015年底，中国光伏发电累计装机容量4318万千瓦，成为全球光伏发电装机容量最大的国家[1]。但是，光伏具有“随机性、间歇性和波动性”的特点[2-4]。光伏发电的并网对电力系统的规划、安全、调度和控制等方面的影响也越来越大。虽然光伏的装机容量很大，但是并网消纳仍是一个有待解决的问题[5-6]。水电是一种清洁可再生的能源，其出力具有快速调节的优良性能，在电力系统中常常担任调峰的任务[7]。利用水电出力的特点来平衡光伏出力的波动，可以为电网提供更多的优质电能。世界上第一座水光互补电站2009年在青海玉树建成[8]，到2015年全球最大的龙羊峡水光互补电站的建成[9]，水光互补已得到了全世界的广泛关注。

1.1 水光互补

水光互补是指水电和光伏联合运行，利用水电机组快速调节的优良特性以及水电站的库容调节光伏出力的“随机性、波动性和间歇性”，同时光伏可以在水电匮乏时给予联合系统电量上的支持。

水电和光伏在年际、年内、日内有很好的互补特性。

.年际、年内互补特性

水电的发电量取决于径流的多少，径流在年内和年际间相差悬殊，年际有丰水年和枯水年之分，年内有丰、枯水期。水电在丰水年发电多、枯水年发电少，冬春季发电量少、夏秋季发电量多。相对而言，太阳能年际间波动很小，光电的年发电量几乎是恒定值；光伏发电还具有冬春季发电量大、夏秋季发电量小的季节性特点。光伏在水电匮乏时可以为联合系统提供电量上的支撑，减少系统负荷的缺额，因此，水电和光伏发电在年际和年内都存在很好地互补关系。

日内互补特性

光伏发电取决于环境条件，光伏出力呈现“间歇性、随机性和波动性”地特点。在一天之内，水电可以利用机组的快速调节性能来平抑光伏出力的“随机性和波动性”；光伏只在白天出力，在夜间的出力几乎为零，水电可以平衡光伏出力的“间歇性”[10]。因此，水电和光伏发电在日内也存在着很好的互补关系，如图1所示。

1.2 水光互补模型——目标函数和约束条件

水光互补的运行模式为以水电和光伏联合运行，以光伏出力为基荷，用水电来调节光伏出力，为了保证下游的用水，水电站在调度期内的出库流量恒定。在此模式下，建立水光互补调峰能力的模型，并考虑了各种约束条件。

目标函数

两个目标，所有本文考虑用多目标优化算法解决之，没有用参考文献的方法。

水电出力的约束 

功率平衡约束

其他约束

 1.3 多目标遗传算法

NSGA-II在水光互补调度中的应用流程

1. 初始化种群：随机生成水光出力组合，覆盖可行解空间[74]。
2. 非支配排序与拥挤度计算：按目标函数分层，筛选前沿解[47]。
3. 交叉与变异：采用模拟二进制交叉（SBX）和多项式变异，探索新解[117]。
4. 精英保留与迭代：合并父代与子代，保留前N个最优解[74]。
5. 终止条件：达到最大迭代次数或解集收敛[74]。

5. 应用案例与性能分析

5.1 典型研究

• 龙羊峡水光互补项目：采用改进的SA-NSGA-II算法，优化后总发电量提升12%，波动率降低35%[118]。
• 青海湖风光水系统：通过NSGA-II实现碳排放减少18%，同时保证供水需求[117]。

5.2 与传统算法对比

6. 挑战与改进方向

1. 高维问题优化：针对多水库-多光伏电站系统，需结合分解策略（如MOEA/D）降低维度[122]。
2. 不确定性处理：引入鲁棒优化或随机规划，应对光伏预测误差[115]。
3. 算法加速：采用并行计算或代理模型（如神经网络）减少计算时间[122]。

7. 结论

NSGA-II通过非支配排序和多样性保持机制，有效解决了水光互补系统中发电效益、稳定性与环境目标的协同优化问题。实际案例表明，其Pareto解集在收敛性和分布性上均优于传统算法，为可再生能源协同调度提供了可靠工具。未来研究可聚焦于算法的高效改进与不确定性管理，以应对更复杂的能源系统优化需求。

📚2 运行结果

部分代码：

%% NSGA-II Parameters

MaxIt=70;      % Maximum Number of Iterations

nPop=80;        % Population Size

pCrossover=0.7;                         % Crossover Percentage
nCrossover=2*round(pCrossover*nPop/2);  % Number of Parnets (Offsprings)

pMutation=0.4;                          % Mutation Percentage
nMutation=round(pMutation*nPop);        % Number of Mutants

mu=0.02;                    % Mutation Rate

sigma=0.1*(VarMax-VarMin);  % Mutation Step Size

%% Initialization

empty_individual.Position=[];
empty_individual.Cost=[];
empty_individual.Rank=[];
empty_individual.DominationSet=[];
empty_individual.DominatedCount=[];
empty_individual.CrowdingDistance=[];

pop=repmat(empty_individual,nPop,1);

disp('产生初始可行解...')
for i=1:nPop   
    flag=0;
    while flag==0
        tmp=[];
        for j=1:1:nVar
            tmp = [tmp unifrnd(VarMin(j),VarMax(j),1)];
        end
        flag = test(tmp);     % 检查约束 约束不满足就重新生成解
    end
    pop(i).Position=tmp;
    
    pop(i).Cost=CostFunction(pop(i).Position);
    
end

% pause

% Non-Dominated Sorting
[pop, F]=NonDominatedSorting(pop);

% Calculate Crowding Distance
pop=CalcCrowdingDistance(pop,F);

% Sort Population
[pop, F]=SortPopulation(pop);

%% NSGA-II Main Loop

for it=1:MaxIt
    
    % 交叉
    popc=repmat(empty_individual,nCrossover/2,2);
    for k=1:nCrossover/2
        
        i1=randi([1 nPop]);
        p1=pop(i1);
        
        i2=randi([1 nPop]);
        p2=pop(i2);
        
        [popc(k,1).Position, popc(k,2).Position]=Crossover(p1.Position,p2.Position,VarMin,VarMax);
        if test(popc(k,1).Position)+test(popc(k,2).Position)==2
            popc(k,1).Cost=CostFunction(popc(k,1).Position);
            popc(k,2).Cost=CostFunction(popc(k,2).Position);
        else
            popc(k,1)=p1;
            popc(k,2)=p2;
        end

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

 [1]丁航,安源,王颂凯,王浩. 水光互补的短期优化调度[C]//.2016第二届能源，环境与地球科学国际会议论文集.[出版者不详],2016:21-26.

 🌈4 Matlab代码实现