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在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization， MOPSO）的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO），在迭代过程中引入模糊聚类分析来寻找每代的集群最优解。与MOPSO相比，FCMOPSO增强了算法的稳定性与全局搜索能力，同时使优化结果中Pareto前沿分布更均匀。在求得Pareto最优解集后，再根据各目标的重要程度，用模糊模型识别从最优解集中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为例，验证算法的有效性和可行性。
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