摘要
针对考虑插电式电动汽车（PEV）的动态经济排放调度（DEED）多目标优化问题，本文提出了一种改进的多目标灰狼优化器（IMGWO），旨在同时最小化发电成本和污染物排放。传统经济调度需要在经济效益与环境可持续性之间进行权衡，然而这两个目标本质上相互冲突，使得单目标优化策略难以适用于实际的DEED场景。本研究将PEV整合到DEED框架中，实现系统性的充放电调度，从而达到削峰填谷的效果，进一步提升电网的运行质量。PEV的引入也使DEED问题呈现出更强的非线性、非凸和非光滑特性。为应对这些复杂特性，所提出的IMGWO采用改进的Logistic混沌映射进行种群初始化，并结合非线性收敛因子与动态权重策略。这些改进措施有效增强了全局搜索能力和收敛精度，同时避免了早熟收敛。此外，利用Pareto最优解集解决多目标之间的冲突。在标准基准测试算例上的对比实验验证表明，所提出的IMGWO在综合评价指标上优于四种现有先进算法，展现出卓越的有效性和鲁棒性。最后，将该算法应用于三个经典的PEV参与DEED算例。结果表明，IMGWO能够实现优异的调度性能，验证了PEV参与对提升电网调度质量和机组运行效率的积极作用。
