基于多目標進化算法的混合可再生能源系統(tǒng)規(guī)劃研究.pdf

1、隨著化石能源的快速消耗，煤石油天然氣等資源的價格不斷上升，能源問題日益成為制約經(jīng)濟社會發(fā)展的重要因素。面對能源危機和環(huán)境保護的壓力，開發(fā)利用可再生能源引起了越來越多國家的關注?？稍偕茉慈顼L能、太陽能等具有間歇性、不可預測性等缺點，從而阻礙了其開發(fā)利用。混合可再生能源系統(tǒng)（Hybrid Renewable Energy Systems, HRES）通過以合適的方式整合不同種類的可再生能源能夠有效地克服單一能源的不確定性等缺點，從而提高系

2、統(tǒng)的可靠性。本文以混合可再生能源系統(tǒng)為對象，研究基于多目標進化算法（Multi-objective Evolutionary Algorithm, MOEA）的混合可再生能源系統(tǒng)的規(guī)劃設計問題。
　　首先，對混合可再生能源系統(tǒng)進行結(jié)構分析，并建立系統(tǒng)的單元模型。本文分析了常見的混合可再生能源系統(tǒng)結(jié)構，如光伏-風機-儲能系統(tǒng)、光-風-柴-儲系統(tǒng)等。在此基礎上，構建混合可再生能源系統(tǒng)主要元件的數(shù)學模型，包括光伏模型、風機模型、電池組儲

3、能模型以及柴油發(fā)電機模型。
　　其次，根據(jù)已經(jīng)建立的單元模型，構建混合可再生能源系統(tǒng)規(guī)劃模型。本文分別建立了離網(wǎng)與并網(wǎng)模式下的混合可再生能源系統(tǒng)模型，同時介紹了兩種模式下系統(tǒng)模型的優(yōu)化目標，這些優(yōu)化目標包括系統(tǒng)年化成本、功率供應缺失率、燃料排放以及系統(tǒng)從電網(wǎng)的凈購電成本。
　　最后，本文對使用目標向量的偏好啟發(fā)協(xié)同進化算法(Preference-inspired Coevolutionary Algorithm using