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在微電網調度過程中綜合考慮經濟、環境、蓄電池的循環電量，建立多目標優化數學模型。針對傳統多目標粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization， MOPSO）的不足，提出引入模糊聚類分析的多目標粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO），在迭代過程中引入模糊聚類分析來尋找每代的集群最優解。與MOPSO相比，FCMOPSO增強了算法的穩定性與全局搜索能力，同時使優化結果中Pareto前沿分布更均勻。在求得Pareto最優解集后，再根據各目標的重要程度，用模糊模型識別從最優解集中找出不同情況下的最優方案。最后以一歐洲典型微電網為例，驗證算法的有效性和可行性。
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