一种基于数据的微电网设计框架，将机器学习模型与经济、能源和环境参数相结合

《Renewable Energy Focus》：A data-driven framework for microgrid design integrating machine learning model with economic-energy-environmental parameters

社区微电网设计优化与机器学习方法应用研究。本研究提出融合Homer Pro软件与Python定制工具的数据驱动框架，采用XGBoost算法预测微电网在能源、经济与环境（3E）方面的综合性能，并通过两阶段多准则决策模型（MDCM）进行方案排序，对比传统算法验证XGBoost在处理结构化数据时的优越性，为可持续能源系统设计提供新方法。

　　随着全球对可靠且可持续能源解决方案的需求不断上升，创新性的电力系统正在迅速发展，其中基于可再生能源（RE）的社区微电网被视为一种有前景的途径。社区微电网是一种本地化的能源系统，它整合了分布式能源资源（DERs），为特定的地理区域提供电力供应。这种系统不仅能够提高能源安全，还能减少二氧化碳排放，使社区在一定程度上减少对集中式电网的依赖。因此，社区微电网的设计与优化成为当前能源研究中的一个重要方向。

在社区微电网的设计过程中，选择合适的可再生能源来源、电池储能系统以及对整个微电网组件进行合理的尺寸设计是关键。这些设计任务通常依赖于可用的工具和算法来完成。在设计阶段之前，需要对研究区域的负荷特征和气候条件进行评估，以确保最终的设计既优化又高效。在设计过程中，必须考虑多个关键因素，包括优化能源存储系统和发电设备、确保成本效益、最大化系统可靠性以及最小化二氧化碳排放。优化技术与预测模型在推动高效微电网配置方面发挥着至关重要的作用，它们能够在可靠性、经济性和可持续性之间取得平衡。

目前，已有多种软件工具被引入用于社区微电网的建模与仿真，其中包括PVsyst、REopt、HOMER Pro、SAM、RETScreen和PVWatts等。这些工具提供了结构化的模拟环境，并基于预设的假设进行建模。例如，Elkadeem等人（2021a）使用HOMER Pro对12个技术、经济、环境和社会指标进行了评估，以设计和评价混合型可再生能源微电网、柴油系统和电网扩展方案。研究结果表明，混合型可再生能源微电网在降低能源成本、实现零排放以及提高社会效益方面优于电网扩展方案。在另一项研究中，有学者将RETScreen、HOMER、PVsyst和SAM这四种可再生能源优化软件工具应用于泰国住宅区的混合型光伏和风能系统设计。此外，Johannsen等人利用HOMER Pro设计了一种结合光伏、风能、柴油发电机和电池储能的微型电网。Tozzi等人则对用于可再生能源系统优化的软件工具进行了比较，并指出使用高质量的特定数据可以提高这些工具的准确性。

除了软件工具，元启发式算法也被广泛应用于社区微电网的优化中。这类算法包括草蜢优化算法（GOA）、粒子群优化算法（PSO）、 cuckoo搜索算法（CSA）、灰狼优化算法（GWO）和蚁狮优化算法（ALO）等。这些方法相较于软件工具更具灵活性，因为它们能够避免陷入局部最优解，并通过模仿自然问题解决过程提供更优的全局解决方案。例如，Wang等人开发了一个集成的混合能源船电力系统模型，结合了柴油、储能、风能和光伏发电系统。他们提出了一种多目标最优调度策略，使用改进的非支配排序遗传算法II（NSGA-II）来在不同航行条件下最小化系统成本和温室气体排放。比较案例研究表明，改进的NSGA-II在解决方案质量、成本降低和能源效率方面优于传统的NSGA-II和多目标PSO。在另一项研究中，多种基于自然启发的元启发式技术被应用于自主微电网的组件优化，该微电网采用周期性充电策略。研究结果显示，草蜢优化算法（GOA）在所有研究方法中表现最佳，其最小化了目标函数，取得了最优性能。

与软件工具和元启发式算法相比，数据驱动的方法，尤其是基于机器学习（ML）的模型，正逐渐成为微电网设计和优化的强大替代方案。数据驱动方法能够直接从历史数据和模拟数据中学习，而软件工具通常提供结构化的模拟环境，其预设的假设可能限制了其灵活性。元启发式算法虽然能够提供全局优化的能力，但它们在处理复杂非线性关系方面存在一定的局限性。相比之下，基于机器学习的方法能够捕捉系统组件与性能指标之间的复杂非线性关系，从而更准确地预测经济、环境和能源方面的结果。此外，数据驱动方法可以与优化和决策框架相结合，为政策制定者和规划者提供一种可扩展、适应性强且计算效率高的手段，以设计成本效益高且可持续的微电网。

在这一背景下，机器学习算法的应用为微电网设计带来了新的可能性。已有研究表明，机器学习算法在多个领域中表现出色，如金融危机预测、原油价格预测、医学诊断和冠状病毒疾病预测等。然而，其在可再生能源系统设计中的应用仍然相对有限。尽管如此，一些初步的研究已经展现出机器学习在这一领域的潜力。例如，Roy等人利用机器学习分析了印度偏远岛屿上的混合型离网可再生能源系统组合。Ahmed等人提出了一种基于机器学习的能源管理系统，以提高可再生能源社区的效率。Ferrara等人则提出了基于深度残差学习的技术，用于简化建筑设计优化。其他研究包括使用广义回归神经网络预测最佳的电池与光伏系统的比例，以及利用机器学习算法进行能源生产预测和系统配置优化。此外，还有一种结合遗传算法和机器学习的方法被用于优化光伏、燃料电池、电解器和风能系统，以最小化成本和排放。Sakthi等人则使用支持向量机（SVM）评估了光伏-风能混合系统，取得了96%的训练准确率、95%的网络效率、86%的电力消耗率和89%的可扩展性。

本研究的目的是探索机器学习算法在社区微电网设计中的应用潜力，并尝试建立一个数据驱动的框架，以支持更全面的可持续性评估。具体而言，本研究将首次尝试使用XGBoost算法进行社区微电网设计，并评估其在考虑能源、生态和环境（3E）影响方面的优势。XGBoost作为一种先进的机器学习算法，相较于其他算法如深度神经网络（DNN）、随机森林（RF）和支持向量回归（SVR），具有显著的优越性。其内置的L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化机制能够有效防止过拟合，同时采用梯度提升（通过逐个构建决策树，每棵树都从之前的错误中学习）的方式，通常在处理表格数据时表现出更高的预测准确性。此外，现有研究大多集中在微电网设计的技术和经济评估上，较少关注其他关键的可持续性因素。因此，本研究的另一个重要贡献是引入了一种多维决策框架，同时评估了八个定量和五个定性可持续性支柱，涵盖生态、能源和经济三个维度。

本研究提出的微电网设计框架结合了Homer Pro优化软件和一个基于Python的自定义工具，该工具集成了机器学习模型和3E可持续性绩效指标（3E-SPI）计算。这一框架不仅能够预测微电网的性能，还能够为设计决策提供支持。此外，本研究还提出了一个多目标优化模型，用于在微电网设计完成后进行多标准决策（MCDM）评估，考虑了13个定量和定性3E-SPI指标，这些指标在以往的微电网设计研究中往往被忽视。为了支持决策过程，本研究进一步提出了一个两阶段的MCDM模型。第一阶段采用最佳最差法（BWM）对微电网的3E-SPI进行权重分配，第二阶段则使用技术相似于理想解法（TOPSIS）对微电网配置进行排序。随后，TOPSIS排序方法与VIˇsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje（VIKOR）排序方法进行了比较，以验证其准确性。

本研究的成果为能源规划者和政策制定者提供了一个有价值的指导框架，以支持社区微电网的建设，从而更有效地实现可再生能源的集成。此外，本研究提出的框架结合了Homer Pro优化软件和一个基于Python的自定义工具，实现了机器学习模型的预测和多目标优化的13个3E-SPI指标的评估，这是目前微电网设计优化研究中尚未出现的创新方法。通过这种方法，可以更全面地评估微电网的可持续性，并为不同利益相关者提供科学的决策依据。

在方法部分，本研究的流程图展示了所提出的机器学习辅助微电网设计的步骤，该流程图整合了3E-SPI指标。设计流程主要包括两个阶段：第一阶段是使用Homer Pro优化软件对基于可再生能源的社区微电网进行建模和3E优化，以生成不同的微电网系统场景；第二阶段是使用一个基于Python的自定义工具，对微电网场景数据集进行筛选、标准化和归一化处理，以开发机器学习模型。机器学习模型的目标是处理和分析数据，预测微电网的性能，并为设计决策提供支持。此外，为了提高机器学习模型的效率和准确性，研究中还采用了皮尔逊相关系数（PCC）来衡量输入特征之间的相关性，从而去除冗余特征并提升模型构建的效率。

在案例研究部分，本研究设计了一个社区微电网，以满足尼日利亚东北部难民营（IDP）的能源需求。该微电网的设计、建模和仿真需要输入数据包括研究区域的气候数据、负荷需求曲线以及微电网系统组件的技术和经济数据。研究区域在风能和太阳能方面资源丰富，地理位置处于东经12.6159°和北纬13.3132°之间。这一区域的气候条件为微电网设计提供了有利的基础，同时，由于其地理位置的特殊性，微电网的设计还需要考虑当地的能源需求特征和环境因素。

在预测分析部分，本研究采用了深度神经网络（DNN）、支持向量回归（SVR）、XGBoost和随机森林（RF）等机器学习算法，以基于从Homer Pro软件中获得的微电网优化数据集，预测社区微电网的3E可持续性绩效指标。通过使用皮尔逊相关系数矩阵（PCM），研究团队评估了输入特征之间的相关性，从而去除不必要的重复特征，提高机器学习模型构建的效率。在实验过程中，XGBoost算法被证明在预测微电网设计的3E-SPI指标方面表现优异，相较于其他机器学习模型，如DNN、RF和SVR，XGBoost在预测精度和计算效率方面具有明显优势。此外，XGBoost的灵活性和适应性使其能够处理复杂的非线性关系，从而为微电网设计提供更全面的预测支持。

本研究的结论表明，采用数据驱动的方法进行社区微电网设计可以显著提高系统的可持续性和经济性。通过结合Homer Pro优化软件和一个基于Python的自定义工具，本研究构建了一个能够预测微电网性能并支持设计决策的框架。此外，研究中提出的多目标优化模型和两阶段的MCDM方法，为微电网的后优化决策提供了科学依据。这一框架不仅考虑了微电网的定量和定性可持续性指标，还能够为不同利益相关者提供更全面的评估工具。通过这种方法，可以更有效地实现可再生能源的集成，并推动社区微电网的发展，以满足日益增长的能源需求。

综上所述，本研究为社区微电网设计提供了一个创新的数据驱动框架，结合了机器学习算法和多目标优化模型，以实现更全面的可持续性评估。这一框架不仅能够提高微电网设计的效率和准确性，还能够为政策制定者和能源规划者提供科学的决策支持，从而推动可再生能源的广泛应用和社区微电网的可持续发展。