MATLAB代码：基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化 关键词：综合能源 冷热电三联供 粒子群算法 多目标优化 参考文档：《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型，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，综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，从而实现CCHP系统的经济运行，求解采用的是MOPSO算法（多目标粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图
冷热电联供系统（CCHP）的优化调度是个典型的多目标博弈问题——既要让用户用能成本最低，又得确保能源设备运行效率最高。这事儿就像同时要省钱、节能还要设备不罢工，传统的单目标优化模型根本hold不住。咱这次直接上硬菜，用MATLAB搞了个基于多目标粒子群（MOPSO）的解决方案，核心代码不到200行但效果拔群。
先看系统模型搭建。燃气轮机、电制冷机这些设备的出力约束用结构体数组管理得明明白白：
% 设备参数初始化 device(1).type = '燃气轮机'; device(1).P_min = 50; % kW device(1).P_max = 300; device(1).eff = 0.35; % 发电效率风光机组出力预测直接融合了历史数据滑动平均和随机扰动，这招比固定预测值更贴近实际场景：
% 风光出力预测 wind_power = movmean(hist_wind,24) + 0.1*max(hist_wind)*randn(1,24); pv_power = movmean(hist_pv,24) .* (0.95 + 0.1*rand(1,24));核心的粒子群算法部分，动态惯性权重设计是亮点。随着迭代次数增加，惯性权重从0.9线性降到0.4，前期保证全局搜索能力，后期加强局部开发：
w = 0.9 - 0.5*(iter/max_iter); % 动态惯性权重 particle.v = w*particle.v + c1*rand*(pbest - x) + c2*rand*(gbest - x);适应度函数计算直接戳中问题本质——既要算用户购电成本，又要考虑设备运维费用。这里用矩阵运算替代for循环，速度直接起飞：
% 总成本计算 cost_purchase = sum(load_electric.*price_grid); cost_device = sum(device_power * [device.cost_coeff]'); fitness = [cost_purchase + cost_device, -sum(device_profit)]; % 双目标约束处理用了边界修正+惩罚函数组合拳。当粒子越界时，不是简单截断而是向可行域内弹性回缩：
% 越界处理 over_upper = x > ub; x(over_upper) = ub(over_upper) - 0.1*rand*(ub(over_upper)-lb(over_upper)); under_lower = x < lb; x(under_lower) = lb(under_lower) + 0.1*rand*(ub(under_lower)-lb(under_lower));跑完优化后的Pareto前沿分布相当惊艳（虽然现在只能脑补图），各解之间的权衡关系清晰可见。有个骚操作是在算法里加了精英保留策略，每次迭代都把非支配解存到外部档案里，避免了好解被误杀。
代码里最实用的其实是负荷分配模块——用拉格朗日松弛法把总负荷拆解到各设备，兼顾了响应速度和分配精度。这个模块单独拎出来改改就能用到其他能源调度场景。
最后说点人话：这套代码最值钱的地方不在于算法本身，而在于把复杂的多目标优化问题拆解成了可操作的数学模型。那些看似普通的注释其实藏着大量工程实践经验，比如电制冷机和燃气轮机的协同调度策略，电网购电价格的时段耦合处理，都是踩过坑才总结出来的门道。
