[Matlab]基于LSTM+NSGA2的风光火力发电策略优化
最近比较忙,好久没分享案例啦,今天简单分享一个滚动时域的多目标优化
一 模型介绍
1 风电 2 光伏 3 火电 4 储能 5 用电需求 等五个对象。
其中风电和光伏还有用电需求,用历史数据+LSTM网络,训练一个预测模型;火电根据策略来决定发电量,储能也是根据策略来决定充放电情况。
决策变量为: 某时段(天,周,月,年均可,时间越长,优化难度越大)内的,每个时点(可以是1分钟 5分钟 30分钟 均可)风电接入率,光伏接入率,储能使用情况和火电使用情况。
目标函数为: obj1= min(系统运行成本)
obj2=min(供电波动)
约束条件为: 1.风光的接入率 【0~1】
2.火电的最大变化量《 阈值
3.火电的发电功率 在规定区间内
4 储能的上下限 满足约束 SOC 【0.05 0.95】
目标函数1

目标函数2

约束条件


二 算法介绍
LSTM+NSGA2 都是各自方向上的经典算法,网上介绍的很多,就不赘诉了,需要了解算法细节的,可以私下和我沟通,提供讲解服务。
三 结果展示
小参数示意结果,不是最终的收敛解(20个体 50代)
帕累托前沿

目标函数1 收敛曲线

目标函数2 收敛曲线

四 源码分享
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