【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题（Matlab实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击本文完整资源下载⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者‍做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......第一部分——内容介绍第二部分——运行结果多元宇宙算法求解电力系统多目标优化算法有很好的效果代码换成自己的目标函数加上约束和惩罚项等。本文用多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题——电力系统环境经济调度问题。​​​​​​​​​10机组运行结果如下​​​​40机组的同理可得就不一一展示。本文提出了一种求解电力系统环境经济调度的新方法,计及阀点效应和污染排放因素,建立多目标规划模型,利用PPF定价原则权衡多重因素. 多元宇宙算法在求解EED问题时具有计算精度高,收敛速度快等特点,在求解高维度问题表现更佳,适用于其他工程问题研究.部分代码clc;clear;close all;tStarttic;% global costdata emissiondata B B0 B00 Pd VarMin VarMax nVarglobal data Pd VarMin VarMax nVarPd10500;dataxlsread(IEEE40.xls);% % costdata[data(:,1:8)];% costdata[...% 1 0.03546 38.30553 1243.5311 0 0 35 210% 2 0.02111 36.32782 1658.5696 0 0 130 325% 3 0.01799 38.27041 1356.6592 0 0 125 315];% % emissiondata[data(:,9:13)];% emissiondata[...% 1 0.00683 -0.54551 40.2669% 2 0.00461 -0.5116 42.89553% 3 0.00461 -0.5116 42.89553% ];% B10.0001.*[...% 0.71 0.3 0.25% 0.3 0.69 0.32% 0.255 0.32 0.8];% B1xlsread(B10.xls);% BB1(1:10,1:10);% B0[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];% B000;% BB1(1:3,1:3);% B0[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];% B000;%%Max_time500; %迭代次数N100;ArchiveMaxSize100;% max_iterMax_time;nVar40; % Number of Decision VariablesVarSize[1 nVar]; % Size of Decision Variables MatrixVarMindata(:,2); % Lower Bound of VariablesVarMax data(:,3); % Upper Bound of Variablesfobj(x) IEEE40aobj(x);dimnVar;lbVarMin;ubVarMax;obj_no2;Best_universezeros(1,dim);Best_universe_Inflation_rateinf*ones(1,obj_no);第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)​​​​​​第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载