基于储能系统的混合能源微电网中的经济与环境多目标函数建模，结合需求侧管理策略

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Economic and environmental multi-objective functions modeling in storage systems-based hybrid energy microgrid with demand side management strategy

本研究提出了一种结合多目标函数和随机建模的微电网优化方法，考虑电动汽车、燃料电池、光伏及微涡轮机等能源载体，在天气变化和不确定性条件下，通过改进的Sine Cosine混沌优化算法实现排放和运行成本最小化，并采用无迹变换方法建模电价、负荷及光伏出力不确定性，确保调度鲁棒性。数值案例验证了需求响应和电动汽车参与下的优化效果优于传统算法。

　　在当今全球对碳中和与可持续发展的强烈推动下，微电网（Microgrid）作为能源系统的重要组成部分，正逐步成为连接电动汽车（EVs）与可再生能源（如太阳能、风能等）的关键平台。微电网不仅能够实现局部供需平衡，提高电网的韧性，还能够减少对集中式基础设施的依赖。然而，随着电动汽车数量的快速增长以及可再生能源的广泛应用，微电网在实际运行中面临诸多挑战。一方面，电动汽车的充电需求会显著增加建筑内的电力消耗，可能导致高峰负荷并给地方电网带来压力；另一方面，可再生能源的间歇性和不可预测性使得其在供电方面的稳定性受到质疑。因此，如何在微电网中有效整合电动汽车和可再生能源，同时应对不确定性，成为当前研究的重点。

面对这些挑战，本文提出了一种多目标函数与随机建模相结合的优化方法，旨在提升微电网在复杂环境下的能源管理能力。该方法不仅考虑了不同天气条件下排放污染和运行成本的最小化，还引入了改进的正弦余弦优化器（Improved Sine Cosine Optimizer, ISCO）与混沌方法的结合，以解决传统优化算法在收敛速度和避免局部最优方面的不足。此外，为了应对电力价格、电力需求和太阳能辐照度等不确定因素，本文采用了无迹变换（Unscented Transformation, UT）方法，从而确保在不确定性条件下实现可靠的能源调度。通过这种多目标和随机建模的综合策略，本文为微电网的优化提供了新的思路和解决方案。

在微电网的建模方面，本文首先构建了一个包含多种能源类型的系统。该系统包括电动汽车、燃料电池、电池储能系统（BESS）、光伏板和微型燃气轮机，并具备需求响应（Demand Response, DR）功能。通过将这些能源类型有机整合，微电网能够在不同天气条件下实现灵活的能源调配，从而满足日益增长的电力需求。同时，这种多能源结构也为微电网的稳定性提供了保障，特别是在应对极端天气和电力波动时，能够有效降低对主电网的依赖，提高系统的自给自足能力。

需求响应作为微电网运营中的关键策略，其作用在于促使终端用户主动参与电力供需平衡。在需求响应计划中，用户可以通过调整用电行为，如减少高峰时段的用电或重新安排用电时间，来响应电价信号、电网状态或激励机制。这种灵活性不仅有助于缓解电网压力，还能够提升整个系统的经济效率和运行稳定性。通过需求响应机制，微电网可以更好地适应市场变化，提高对可再生能源波动的应对能力，从而实现更高效的能源管理。

在目标函数建模方面，本文将优化问题设定为在不同天气条件下实现运行成本和排放污染的最小化。这一目标函数的构建充分考虑了实际运行中的各种不确定性因素，如电力价格的波动、电力需求的变化以及太阳能发电的不确定性。通过多目标优化方法，本文能够综合考虑经济和环境指标，确保在满足用户需求的同时，实现对微电网的高效管理。此外，本文还探讨了如何通过改进的正弦余弦优化器，结合混沌方法，提升优化算法的性能，使其能够在复杂、非线性的微电网调度问题中取得更好的结果。

为了验证所提出方法的有效性，本文进行了多个案例研究和数值模拟。这些案例涵盖了不同天气条件下的微电网运行情况，包括正常天气、极端天气和部分阴雨天气等。通过这些案例，本文能够评估在不同环境下，所提出的优化方法在降低运行成本和排放污染方面的表现。同时，本文还分析了在考虑需求响应和电动汽车的情况下，优化方法对微电网运行效率的提升。这些案例研究的结果表明，改进的正弦余弦优化器与混沌方法的结合，能够有效解决传统优化算法在收敛速度和避免局部最优方面的不足，从而提高微电网调度的准确性和可靠性。

在方法论方面，本文引入了一种改进的正弦余弦优化器（Improved Sine Cosine Optimizer, ISCO），并结合混沌方法以提升其性能。正弦余弦优化器是一种基于正弦和余弦函数的元启发式算法，能够用于解决复杂的优化问题。然而，传统的正弦余弦优化器在高维优化问题中往往表现出收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题。因此，本文通过引入混沌方法，对算法进行了改进，使其能够在更广泛的搜索空间中找到更优的解。这种改进不仅提高了算法的收敛速度，还增强了其在复杂环境下的鲁棒性，使其能够更好地适应微电网调度中的各种不确定性。

此外，本文还采用了一种随机建模方法，即无迹变换（Unscented Transformation, UT），用于处理电力价格、电力需求和太阳能辐照度等不确定因素。无迹变换是一种非线性状态估计方法，能够有效捕捉输入变量的不确定性，并将其转化为概率分布。通过这种方法，本文能够在不同天气条件下，对微电网的运行情况进行更精确的预测，从而确保在不确定性条件下实现可靠的能源调度。这种随机建模方法的引入，使得微电网的优化更加贴近实际运行环境，提高了优化方案的实用性。

本文的研究贡献主要体现在三个方面。首先，本文建立了一个多目标和随机优化框架，用于在不同天气条件下对微电网进行优化和管理，以降低运行成本和排放污染。这一框架不仅考虑了微电网的经济和环境指标，还通过引入随机建模方法，提高了对不确定因素的应对能力。其次，本文提出了一种改进的正弦余弦优化器（ISCO），结合混沌方法以提升其性能。该优化器能够在复杂、非线性的微电网调度问题中实现更快的收敛速度和更优的解。第三，本文通过无迹变换方法，对电力价格、电力需求和太阳能辐照度等不确定因素进行了建模，从而确保在不确定性条件下实现可靠的能源调度。这些贡献为微电网的优化提供了新的思路和方法，具有重要的理论和实际意义。

在微电网建模和需求响应建模的基础上，本文进一步探讨了目标函数的构建和优化方法的选择。通过综合考虑经济和环境指标，本文能够为微电网的运行提供更加全面的优化方案。同时，本文还分析了如何通过改进的正弦余弦优化器和混沌方法，提升优化算法的性能，使其能够更好地适应微电网调度中的各种复杂情况。此外，本文还探讨了如何通过无迹变换方法，对电力价格、电力需求和太阳能辐照度等不确定因素进行建模，从而确保在不确定性条件下实现可靠的能源调度。

本文的研究结果表明，改进的正弦余弦优化器与混沌方法的结合，能够有效解决传统优化算法在收敛速度和避免局部最优方面的不足，从而提高微电网调度的准确性和可靠性。同时，通过无迹变换方法对不确定因素进行建模，使得微电网的优化更加贴近实际运行环境，提高了优化方案的实用性。在案例研究和数值模拟中，本文验证了所提出方法在不同天气条件下的有效性，并展示了其在降低运行成本和排放污染方面的优势。这些结果不仅为微电网的优化提供了新的思路，还为未来的研究奠定了基础。

在结论部分，本文总结了所提出方法的主要成果，并指出了未来研究的方向。本文提出的多目标和随机优化框架，能够有效应对微电网运行中的各种不确定性，提高能源管理的效率和可靠性。同时，改进的正弦余弦优化器与混沌方法的结合，使得优化算法在复杂、非线性的调度问题中表现出更好的性能。此外，无迹变换方法的引入，使得对电力价格、电力需求和太阳能辐照度等不确定因素的建模更加精确，从而提高了微电网调度的准确性。这些成果不仅为微电网的优化提供了新的解决方案，还为未来在更复杂环境下的研究提供了参考。

最后，本文声明了作者没有相关的竞争利益或个人关系，这些因素不会影响本文的研究成果。通过本文的研究，我们希望能够为微电网的优化和管理提供新的思路和方法，推动其在实际应用中的发展。同时，本文的研究也为未来在更复杂环境下的微电网优化提供了理论支持和技术基础。