基于多目标沙猫群算法的含碳捕集虚拟电厂优化调度

来源：动力工程学报杂志2025年第7期北京时间：

作者：高建强, 蔡杜钟, 刘春涛, 危日光,

摘要：针对现有智能算法在求解多目标虚拟电厂优化调度问题存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,建立了以收益最大和碳排放量最小为目标函数的含碳捕集虚拟电厂优化调度模型,并采用多目标沙猫群算法对所提模型进行优化求解,将优化结果与多目标灰狼算法和多目标遗传算法进行比较,并采用熵权-逼近理想解排序法对多目标沙猫群算法优化得到的各方案进行筛选,得到兼顾经济性和环保性的综合最优方案。结果表明:多目标沙猫群算法得到的方案优于其他2种算法;综合最优方案的系统总收益为60.26万元,碳排放量为249.15 t,相比只考虑系统收益最大化所得的方案,该方案系统收益虽下降了8.90%,但碳排放量下降了41.95%。

关键词：虚拟电厂,多目标沙猫群算法,优化调度,熵权-逼近理想解排序法,