基于混合粒子群遗传算法的直流微电网分布式能源优化配置与性能提升研究

《IEEE Access》：DC Microgrid Sizing and Placement Based on Hybrid Optimization Algorithm

本文针对直流微电网中分布式能源发电机（DEG）和储能系统（ESS）的优化配置难题，提出了一种新型混合粒子群遗传算法（PSOGA）。研究通过整合PSO的全局搜索能力和GA的局部精细搜索机制，在IEEE 14、39和118总线系统上实现了总生命周期成本降低24.24%、功率损耗减少88.5%、电压稳定性指数（VSI）提升0.12%的显著优化效果，为复杂能源系统的多目标优化提供了创新解决方案。

　　

随着全球能源需求的快速增长和可再生能源的大规模接入，直流微电网因其更高的能源转换效率和更简化的功率管理架构，正成为现代能源系统的重要发展方向。然而，分布式能源发电机（DEG）如太阳能光伏（PV）、风力发电机（WT）和电池储能系统（BESS）的集成，给直流微电网的稳定运行带来了严峻挑战。如何科学确定这些组件的最佳容量和安装位置，以最大限度地提高可再生能源利用率、降低功率损耗并改善电压稳定性，成为当前领域亟待解决的核心难题。

传统优化方法如单一粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优，而遗传算法（GA）又存在收敛速度慢的问题。针对这些局限性，南非大学的研究团队在《IEEE Access》上发表了一项创新研究，提出了一种将PSO与GA有机融合的混合优化算法（PSOGA）。该算法通过PSO快速定位优质解区域，再利用GA的交叉和变异操作进行精细搜索，有效平衡了全局探索与局部开发之间的矛盾。

研究团队采用多阶段优化方法，建立了以最小化总生命周期成本、功率损耗和最大化电压稳定性指数（VSI）为目标函数的三目标优化模型。决策变量包括DEG和ESS的安装位置（二进制变量）、功率容量（kW）和能量容量（kWh）。约束条件涵盖总线电压限制、支路电流限制、DEG运行限制以及ESS充电/放电功率限制等关键技术参数。

为验证算法有效性，研究在MATLAB R2024a环境下对IEEE 14、39和118总线系统进行了全面仿真测试，对比分析了PSOGA与MAJO、MIWO等算法的性能差异。关键技术创新点包括：动态自适应控制机制根据系统性能指标实时调整目标权重；周期性引入GA操作增强种群多样性；采用改进的牛顿-拉夫逊法求解直流潮流方程。

研究结果显示，PSOGA算法在不同规模测试系统中均表现出卓越性能：

电压特性分析表明，DEG和ESS的集成显著改善了系统电压分布。在IEEE 118总线系统中，基础负载下的电压稳定性指数从0.911提升至1.022，改善幅度达12.2%。各总线系统的电压曲线都更加平坦，电压偏差明显减小，特别是在临界负载条件下，系统能够将电压维持在0.95-1.05 p.u.的安全范围内。

功率损耗优化方面，PSOGA在IEEE 14总线系统中实现功率损耗降低76.6%（峰值负载条件下从16.28 MW降至3.81 MW）。在更大规模的118总线系统中，功率损耗减少幅度达到80%，从基础负载的610.28 MW降至122.95 MW，显示出优异的 scalability（可扩展性）。

成本效益分析显示，算法在保证技术性能的同时实现了显著的经济效益。在IEEE 14总线系统中，年度化成本在基础负载条件下从11,411,350美元降至零，体现了DEG和ESS集成的经济可行性。不过，在118总线系统中成本保持稳定，表明系统规模对成本优化效果存在影响。

算法对比研究揭示了PSOGA的独特优势：在IEEE 118总线系统中，PSOGA的功率损耗降低率达到79.8-88.5%，明显优于MAJO（79.9-80.0%）和MIWO（79.9-80.0%）。电压稳定性方面，PSOGA的VSI改善幅度为0.1147-0.1169%，表现出更加均衡和可靠的性能特征。

最优配置方案显示，算法能够根据负载条件动态调整DEG和ESS的部署策略。在IEEE 118总线系统的临界负载情况下，算法推荐在总线1部署50 MW风力发电机，在总线61部署50 MW太阳能光伏，在总线54配置25 MW储能系统，这种配置方案有效应对了极端运行条件。

研究的创新性主要体现在三个方面：首次将自适应控制机制引入直流微电网优化领域，实现了目标权重的动态调整；开发了周期性的GA干预策略，有效防止PSO的早熟收敛；建立了完整的 tri-objective（三目标）优化框架，同步考虑成本、损耗和稳定性指标。

该研究的实际意义在于为现代电力系统规划提供了可靠的工具和方法。特别是在高比例可再生能源接入的背景下，PSOGA算法能够帮助系统运营商在保证电压质量的前提下，最大限度地降低运营成本和能源损耗。研究展示的 scalability（可扩展性）特征表明，该方法适用于从小型微电网到大型区域电网的不同规模应用场景。

未来研究方向包括将算法与实时天气预报系统结合，实现更精确的发电预测；探索在 cyber-physical threats（网络物理威胁）条件下的系统韧性控制策略；开发基于GPU加速的高效计算版本，以满足更大规模系统的实时优化需求。

综上所述，这项研究通过创新性的算法融合和系统验证，为直流微电网的优化设计提供了全面解决方案。研究成果不仅推动了电力系统优化理论的发展，也为可再生能源的高效集成和智能电网建设提供了重要技术支撑。