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??座右銘：行百里者，半于九十。
??????本文目錄如下：??????
目錄
??1 概述
1.1 水光互補(bǔ)
1.2 水光互補(bǔ)模型——目標(biāo)函數(shù)和約束條件
?1.3 多目標(biāo)遺傳算法
??2 運(yùn)行結(jié)果
??3 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)
??4?參考文獻(xiàn)
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??1 概述
參考文獻(xiàn)：
?
然后本文換一個(gè)算法進(jìn)行解決，也算一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)吧：
基于非支配排序遺傳算法的多目標(biāo)水光互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度，然后用Matlab實(shí)現(xiàn)之。
近些年，人類對環(huán)境問題和資源枯竭關(guān)注日益增大，使得以光伏為代表的新能源發(fā)電得到了大規(guī)模的發(fā)展。截至2015年底，中國光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量4318萬千瓦，成為全球光伏發(fā)電裝機(jī)容量最大的國家[1]。但是，光伏具有“隨機(jī)性、間歇性和波動(dòng)性”的特點(diǎn)[2-4]。光伏發(fā)電的并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的規(guī)劃、安全、調(diào)度和控制等方面的影響也越來越大。雖然光伏的裝機(jī)容量很大，但是并網(wǎng)消納仍是一個(gè)有待解決的問題[5-6]。水電是一種清潔可再生的能源，其出力具有快速調(diào)節(jié)的優(yōu)良性能，在電力系統(tǒng)中常常擔(dān)任調(diào)峰的任務(wù)[7]。利用水電出力的特點(diǎn)來平衡光伏出力的波動(dòng)，可以為電網(wǎng)提供更多的優(yōu)質(zhì)電能。世界上第一座水光互補(bǔ)電站2009年在青海玉樹建成[8]，到2015年全球最大的龍羊峽水光互補(bǔ)電站的建成[9]，水光互補(bǔ)已得到了全世界的廣泛關(guān)注。
1.1 水光互補(bǔ)
水光互補(bǔ)是指水電和光伏聯(lián)合運(yùn)行，利用水電機(jī)組快速調(diào)節(jié)的優(yōu)良特性以及水電站的庫容調(diào)節(jié)光伏出力的“隨機(jī)性、波動(dòng)性和間歇性”，同時(shí)光伏可以在水電匱乏時(shí)給予聯(lián)合系統(tǒng)電量上的支持。
水電和光伏在年際、年內(nèi)、日內(nèi)有很好的互補(bǔ)特性。
.年際、年內(nèi)互補(bǔ)特性
水電的發(fā)電量取決于徑流的多少，徑流在年內(nèi)和年際間相差懸殊，年際有豐水年和枯水年之分，年內(nèi)有豐、枯水期。水電在豐水年發(fā)電多、枯水年發(fā)電少，冬春季發(fā)電量少、夏秋季發(fā)電量多。相對而言，太陽能年際間波動(dòng)很小，光電的年發(fā)電量幾乎是恒定值；光伏發(fā)電還具有冬春季發(fā)電量大、夏秋季發(fā)電量小的季節(jié)性特點(diǎn)。光伏在水電匱乏時(shí)可以為聯(lián)合系統(tǒng)提供電量上的支撐，減少系統(tǒng)負(fù)荷的缺額，因此，水電和光伏發(fā)電在年際和年內(nèi)都存在很好地互補(bǔ)關(guān)系。
日內(nèi)互補(bǔ)特性
光伏發(fā)電取決于環(huán)境條件，光伏出力呈現(xiàn)“間歇性、隨機(jī)性和波動(dòng)性”地特點(diǎn)。在一天之內(nèi)，水電可以利用機(jī)組的快速調(diào)節(jié)性能來平抑光伏出力的“隨機(jī)性和波動(dòng)性”；光伏只在白天出力，在夜間的出力幾乎為零，水電可以平衡光伏出力的“間歇性”[10]。因此，水電和光伏發(fā)電在日內(nèi)也存在著很好的互補(bǔ)關(guān)系，如圖1所示。
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1.2 水光互補(bǔ)模型——目標(biāo)函數(shù)和約束條件
水光互補(bǔ)的運(yùn)行模式為以水電和光伏聯(lián)合運(yùn)行，以光伏出力為基荷，用水電來調(diào)節(jié)光伏出力，為了保證下游的用水，水電站在調(diào)度期內(nèi)的出庫流量恒定。在此模式下，建立水光互補(bǔ)調(diào)峰能力的模型，并考慮了各種約束條件。
目標(biāo)函數(shù)
兩個(gè)目標(biāo)，所有本文考慮用多目標(biāo)優(yōu)化算法解決之，沒有用參考文獻(xiàn)的方法。
水電出力的約束?
功率平衡約束
其他約束
?1.3 多目標(biāo)遺傳算法
多目標(biāo)優(yōu)化NSGA-II(非支配排序常見于遺傳算法)
??2 運(yùn)行結(jié)果
?
??3 Matlab代碼實(shí)現(xiàn)
部分代碼：
%% 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('產(chǎn)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); ? ? % 檢查約束 約束不滿足就重新生成解
? ? 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
??4?參考文獻(xiàn)
部分理論來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-427752.html
?[1]丁航,安源,王頌凱,王浩. 水光互補(bǔ)的短期優(yōu)化調(diào)度[C]//.2016第二屆能源，環(huán)境與地球科學(xué)國際會議論文集.[出版者不詳],2016:21-26.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-427752.html
到了這里，關(guān)于【水光互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度】基于非支配排序遺傳算法的多目標(biāo)水光互補(bǔ)優(yōu)化調(diào)度（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
