基于灰狼算法的微网优化调度与MATLAB仿真：冷热电综合三联供系统
冷热电联供微网这玩意儿搞优化调度是真头疼——既要盯着经济性算账，又要考虑低碳环保，还得协
调各种设备出力。这时候多目标灰狼算法突然就香起来了，像极了深夜加班时突然发现的外卖红包。
先看咱们的微网架构：燃气轮机带着余热锅炉扛大梁，风光机组看天吃饭，电网交互玩购售电。最骚
的操作是储能配置策略——无储能、单储电、单储热、双储能的四组对比实验，活脱脱能源界的排列组合游戏
。
目标函数这块双管齐下：经济成本=燃料费+运维费+购电卖电差额；碳排放=各设备排放系数×出力+
外网购电的间接排放。用MATLAB写目标函数的时候，代码结构大概长这样：
```matlab
function [cost, carbon] = objective(x)
% 设备出力解包
P_gt = x(1:24); % 燃气轮机
P_grid = x(25:48); % 电网交互
...
% 经济成本计算
fuel_cost = sum(C_gas * P_gt / eta_gt);
grid_cost = sum(P_grid .* price_grid);
...
% 碳排放计算
carbon_gt = sum(P_gt * emission_gt);
carbon_grid = sum(P_grid * emission_grid);
...
end
```
灰狼算法的核心在于社会等级和狩猎机制。代码实现时，alpha狼的位置更新是关键。下面这段更新
策略特别有意思——通过随机权重让狼群在全局搜索和局部开发之间反复横跳：
```matlab
% 灰狼位置更新
a = 2 - iter*(2/maxIter); % 收敛因子
A = 2*a.*rand() - a; % 随机向量
