基于遗传算法的综合能源系统调度方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及基于遗传算法的综合能源系统调度方法及装置，其中基于遗传算法的综合能源系统调度方法包括：获取初始化种群中每个个体在多个成本目标下的目标值，所述成本目标包括经济效益成本目标、环境效益成本目标；根据所述目标值、所述种群中各个体间的约束支配关系，获取所述种群的非支配排序结果和拥挤度信息；根据所述种群的非支配排序结果和拥挤度信息，判定所述种群是否满足预设收敛条件；当所述种群不满足预设收敛条件时，对所述种群进行交叉操作和变异操作，以生成下一代种群。从而在保证环境效益目标成本的情况下，兼顾综合能源系统的经济效益，且提高综合能源系统的调度策略的灵活性、效率，进而满足能源需求侧的能源需求。源需求。源需求。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的综合能源系统调度方法及装置


[0001]本专利技术涉及综合能源系统调度领域，特别是涉及一种基于遗传算法的综合能源系统调度方法及装置。

技术介绍

[0002]随着社会经济的飞速发展，需求侧负荷对于各类能源的需求近年来一直呈增长趋势，主要表现为以电能、热能、天然气为代表的能源供给量与需求量均呈现逐年上升的趋势，同时供给侧由于新能源装机比例逐年升高。现有综合能源系统的部分调度策略存在导致系统运行经济成本持续增高的风险。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于遗传算法的综合能源系统调度方法及装置。
[0004]一种基于遗传算法的综合能源系统调度方法，包括：
[0005]获取初始化种群中每个个体在多个成本目标下的目标值，所述成本目标包括经济效益成本目标、环境效益成本目标；
[0006]根据所述目标值、所述种群中各个体间的约束支配关系，获取所述种群的非支配排序结果和拥挤度信息；
[0007]根据所述种群的非支配排序结果和拥挤度信息，判定所述种群是否满足预设收敛条件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的综合能源系统调度方法，其特征在于，包括：获取初始化种群中每个个体在多个成本目标下的目标值，所述成本目标包括经济效益成本目标、环境效益成本目标；根据所述目标值、所述种群中各个体间的约束支配关系，获取所述种群的非支配排序结果和拥挤度信息；根据所述种群的非支配排序结果和拥挤度信息，判定所述种群是否满足预设收敛条件；当所述种群不满足预设收敛条件时，对所述种群进行交叉操作和变异操作，以生成下一代种群。2.根据权利要求1所述的综合能源系统调度方法，其特征在于，所述对所述种群进行交叉操作和变异操作，以生成下一代种群的步骤，包括：对所述种群进行划分处理，以获取多个分支种群；对多个所述分支种群分别进行交叉操作，以生成所述下一代种群。3.根据权利要求2所述的综合能源系统调度方法，其特征在于，所述对多个所述分支种群分别进行交叉操作，以生成所述下一代种群的步骤，包括：对多个所述分支种群分别进行交叉操作，以获取多个交叉新个体；根据多个所述交叉新个体，对所述种群进行替换操作，以生成所述下一代种群。4.根据权利要求1所述的综合能源系统调度方法，其特征在于，所述对所述种群进行交叉操作和变异操作，以生成下一代种群的步骤，还包括：基于预设变异算法，对所述种群中每个个体进行变异操作，以获取多个变异新个体；根据多个所述变异新个体及所述种群，生成所述下一代种群。5.根据权利要求4所述的综合能源系统调度方法，其特征在于，所述根据多个所述变异新个体及所述种群，生成所述下一代种群的步骤，包括：获取多个所述变异新个体各自对应的状态接受度；选取所述状态接受度满足预设接受范围的变异新个体，以生成目标变异新个体；根据所述目标变异新个体及所述种群，生成所述下一代种群。6.根据权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：李清，王程斯，黄安子，史纪，李智诚，闫梦秋，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：