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在微電網(wǎng)調(diào)度過(guò)程中綜合考慮經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、蓄電池的循環(huán)電量，建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。針對(duì)傳統(tǒng)多目標(biāo)粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization， MOPSO）的不足，提出引入模糊聚類(lèi)分析的多目標(biāo)粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，F(xiàn)CMOPSO），在迭代過(guò)程中引入模糊聚類(lèi)分析來(lái)尋找每代的集群最優(yōu)解。與MOPSO相比，F(xiàn)CMOPSO增強(qiáng)了算法的穩(wěn)定性與全局搜索能力，同時(shí)使優(yōu)化結(jié)果中Pareto前沿分布更均勻。在求得Pareto最優(yōu)解集后，再根據(jù)各目標(biāo)的重要程度，用模糊模型識(shí)別從最優(yōu)解集中找出不同情況下的最優(yōu)方案。最后以一歐洲典型微電網(wǎng)為例，驗(yàn)證算法的有效性和可行性。
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