利用人工智能算法优化伊拉克电网的功率流控制以减少碳排放

伊拉克的电力部门仍处于长期而严重的危机之中，表现为供需之间的显著不匹配、传输和分配过程中的高损耗以及资源基础面临的日益挑战。这些低效给国家经济带来了超过400亿的年度成本，并且加剧了温室气体排放，恶化了环境问题。为了解决这些问题，我们在本文中建议开发一种新的混合人工智能工具，以解决基于目的的多目标优化问题，该工具结合了遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO），用于解决作为伊拉克系统案例的多目标最优功率流模型。优化的目标是同时实现两个主要目标：降低发电总成本和减少碳排放，同时满足系统的运行点和限制。该方法通过对伊拉克400 kV高压网络的代表性模型进行仿真来执行。研究还使用了伊拉克电力部和世界银行的官方报告，以及良好的学术支持。结果表明，开发的GA-PSO混合方法在降低发电成本、减少系统损耗、降低碳排放和提高电网电压稳定性等方面优于某些传统的优化技术和单一算法策略。这些研究从根本上为以高效和可持续的方式提升伊拉克电力部门提供了直观的基于证据的方法论。这表明了朝向更安全、更实惠、以及更环保的国家能源未来的可行途径之一。