基于多目标粒子群算法的冷热电三联供综合能源系统运行优化
摘要：本文基于多目标粒子群算法（MOPSO）构建了包含冷、热、电负荷的冷热电三联供综合能源系
统，并考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，同时考虑了上级电网的购售电交易。
通过综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP 收益以及成本等因素，实现了 CCHP 系统的经济运
行。本文将详细介绍系统模型的建立、多目标优化算法的实现、仿真实验的结果等内容。
1. 引言
随着能源需求的不断增长和环境保护意识的提升，冷热电三联供（Combined Cooling,
Heating, and Power, CCHP）综合能源系统得到越来越广泛的应用。CCHP 系统通过协调冷、热
、电的产能和需求，提高能源利用效率，减少能源消耗和碳排放。而冷热电三联供综合能源系统的运
行优化问题则成为了一个研究热点。
2. 系统模型
本文构建了包含冷、热、电负荷的 CCHP 综合能源系统优化调度模型。该模型考虑了燃气轮机、电制
冷机、锅炉以及风光机组等资源，并且考虑与上级电网的购售电交易。模型的目标是最小化用户购电
购热冷量的成本、最大化 CCHP 收益以及最小化系统成本。模型的约束包括了各个设备的能力约束、
能源平衡约束以及购售电交易约束等。
3. 多目标粒子群算法
本文采用多目标粒子群算法（MOPSO）来求解 CCHP 综合能源系统的优化调度问题。MOPSO 算法在解
决多目标问题时能够提供一系列的非劣解，帮助决策者进行决策分析。算法的核心思想是通过粒子的
速度和位置的更新来搜索最优解。在多目标问题中，MOPSO 算法将粒子的速度和位置的更新扩展到多
目标维度。
4. 系统仿真与实验结果
本文将仿真实验平台设定为 MATLAB，通过调用粒子群算法工具箱实现了 MOPSO 算法。通过对综合能
源系统的运行优化调度进行多次仿真实验，得到了一系列的非劣解。通过对非劣解的分析比较，可以
帮助决策者进行最终的决策。
5. 结论与展望
本文基于多目标粒子群算法构建了 CCHP 综合能源系统的优化调度模型，并通过仿真实验给出了一系
列的非劣解。通过综合考虑用户购电购热冷量的成本、CCHP 收益以及系统成本等因素，实现了 CCHP
系统的经济运行。未来的研究可以进一步考虑更多的约束条件和各种不确定性因素，提高系统模型的
仿真精度和实用性。
关键词：冷热电三联供、综合能源、粒子群算法、多目标优化、模型建立、仿真实验
