Para resolver el problema de las fuertes fluctuaciones de la energía eólica y solar y las dificultades en la integración en regiones típicas, se propone un nuevo método de optimización del sistema de energía mixta para fomentar la integración de la generación geotérmica y aumentar la penetración de las energías renovables. Con el fin de mejorar el modelo teniendo en cuenta los costos de operación y los riesgos de operación, tomando las características físicas de las unidades como restricción, se ha establecido un nuevo modelo de optimización multi-objetivo para el sistema de energía mixta; se propone una estrategia de corrección progresiva para reparar los valores iniciales de la población, utilizando un modelo de equilibrio adaptativo y un algoritmo genético no dominante para resolver el modelo. Este algoritmo, en comparación con los algoritmos tradicionales, es más adecuado para resolver problemas con restricciones de alta dimensión y alta complejidad, así como para su convergencia rápida. A través de cálculos de escenarios comparativos para escenarios invernales en una región específica del Tíbet, se descubrió que la generación geotérmica aumentaba la penetración de las energías renovables en 8.0% y 7.9% respectivamente para los dos escenarios típicos del día, mientras que los costos de operación y el índice de riesgo disminuían en 2.5% y 7.1% respectivamente. Esto confirma que la generación geotérmica puede fomentar la integración de las energías renovables y aumentar la confiabilidad del sistema eléctrico, proporcionando un respaldo teórico para la gestión y la toma de decisiones del sistema de energía mixta.

Sistema de energía mixta; Generación geotérmica; Optimización multi-objetivo; Modelo de equilibrio adaptativo; Algoritmo genético no dominante