基于改进NSGA-Ⅱ算法的电-气-热综合能源系统多目标优化

蒋猛; 黄宇; 廖伟涵; 张简炼; 张又文; 郭创新

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.19052

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基于改进NSGA-Ⅱ算法的电-气-热综合能源系统多目标优化

泛在电力物联网与综合能源系统关键技术 | 更新时间：2025-07-04

- 基于改进NSGA-Ⅱ算法的电-气-热综合能源系统多目标优化
- Multi-objective Optimization of Electricity-Gas-Heat Integrated Energy System Based on Improved NSGA-Ⅱ Algorithm
- 发电技术 2020年41卷第2期页码：131-136
- 作者机构：
  
  1.贵州电网有限公司贵阳供电局, 贵州省贵阳市 550002
  2.浙江大学电气工程学院, 浙江省杭州市 310027
- 作者简介：
  
  [ "蒋猛(1989), 男, 硕士, 工程师, 研究方向为电力调度, 272522195@qq.com" ]
  [ "郭创新(1969), 男, 教授, 博士生导师, 主要研究方向为智能调度及风险调度、智能信息处理技术及其在电力系统的应用, guochuangxin@zju.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(51537010)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.19052
  中图分类号： TK01+9
- 收稿：2019-04-14，
  
  纸质出版：2020-04-30
- 稿件说明：
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蒋猛, 黄宇, 廖伟涵, 等. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的电-气-热综合能源系统多目标优化[J]. 发电技术, 2020,41(2):131-136.

Meng JIANG, Yu HUANG, Weihan LIAO, et al. Multi-objective Optimization of Electricity-Gas-Heat Integrated Energy System Based on Improved NSGA-Ⅱ Algorithm[J]. Power Generation Technology, 2020, 41(2): 131-136.
蒋猛, 黄宇, 廖伟涵, 等. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的电-气-热综合能源系统多目标优化[J]. 发电技术, 2020,41(2):131-136. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.19052.

Meng JIANG, Yu HUANG, Weihan LIAO, et al. Multi-objective Optimization of Electricity-Gas-Heat Integrated Energy System Based on Improved NSGA-Ⅱ Algorithm[J]. Power Generation Technology, 2020, 41(2): 131-136. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.19052.

摘要

随着电力、天然气和热力网络耦合紧密程度不断加深，综合能源系统协同优化成为了新的研究热点。提出一种适用于含非凸约束条件的综合能源系统多目标优化问题的改进NSGA-Ⅱ算法，通过维护全局的帕累托最优解集提升解的搜索效率，同时采用动态调整法，提高在高维等式约束下找到可行解的概率。算例分析验证了该方法的有效性。

Abstract

With the development of interaction between electricity

natural gas and heat networks

collaborative optimization of integrated energy system has become a new research focus. An improved NSGA-Ⅱ algorithm was proposed to solve the optimization problem of integrated energy system

which contained multiple objectives and nonconvex constraints

a global Pareto set maintenance method was proposed to improve the search efficiency of Pareto-optimal solutions. Dimensional reduction and dynamic adjustment were applied to improve the probability of finding feasible solutions under high-dimension equality constraints. An example was analyzed to prove the validity of the proposed method.

关键词

Keywords

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