为降低建筑楼宇的能源消耗,研究建筑集群中的多个建筑楼宇共享冷热电联供系统、热能存储装置以及电池时的能源调度优化问题.考虑到建筑楼宇的能源需求和能源价格具有随机性,并且每个建筑楼宇以各自的费用最小化为目标,从随机规划和多目标的角度,建立建筑集群供能系统的两阶段多目标随机规划模型.为了提高模型的求解效率,提出将线性规划松弛与Benders分解算法相结合,从而获得建筑楼宇共享能源系统的Pareto最优解集.算例分析中通过CPLEX软件求解,对比分析不同随机因素对最优化建筑集群供能系统总费用以及建筑楼宇各自费用的影响程度,结果表明了所提出算法的有效性以及所构建的模型可以有效提高最优化决策的准确性.

多目标优化是指在约束条件下有两个或两个以上优化目标，且这些目标相互矛盾，一个目标往往以牺牲另一个目标为代价，故多目标优化问题存在多个最优解，统称为pareto最优解。

结合Pareto 支配思想、精英保留策略、锦标赛和排挤距离选择技术, 对传统的粒子更新策略进行改进, 给出了一种新的粒子淘汰准则, 提出了一种基于Par et o 最优解集的多目标粒子群优化算法。