记者14日从国防科技大学获悉，该校系统工程学院智慧能源系统工程团队，针对高原海岛地区混合可再生能源系统规划设计中的设备选型定容、多场景服务优化等技术难题，创新设计了一种基于双种群的协同进化算法。应用该算法，能快速优化资源配置、按需精准保障能量供应。相关成果近日在智能计算领域国际顶级期刊《IEEE进化算法汇刊》上发表。

高原海岛地区相对自然条件恶劣、传统能源供给不便，往往需要利用风能、太阳能等可再生资源实现能源供给，混合可再生能源系统应运而生。但这类系统往往面临可再生能源利用率低，多种能源难以配合使用、特定时间段能量供应无法可靠保障等问题。这类问题的本质是多约束多目标优化问题，寻找最优解面临的大量不可行域。以往解决这类问题通常采用的惩罚函数、α约束等算法效果不佳，更主要的，目前缺乏能够平衡可行域和不可行域搜索的统一求解框架。

据论文第一完成人、博士研究生明梦君介绍，他们所提出的基于双种群的协同进化算法可作为求解此类问题的通用框架。它能充分探索可行域和不可行域，自动根据种群分布和进化情况调整搜索状态，协调资源利用率、多资源调度、系统可靠性等多个目标并找到最优解。实验和实践应用结果表明，该算法显著优于当前各类约束多目标优化主流算法，获得了更高的求解质量和计算效率。

相关业内专家表示，“这个算法框架灵活度很高，改变框架内嵌的交叉变异算子，就可以利用已有不同算法，应用于其他问题求解。”

据悉，该算法目前已在解决高原海岛混合可再生能源系统优化配置方面发挥了重要作用，未来也可应用于路径规划、运输配送等各种复杂条件下的寻优问题。