智能电网连接的混合可再生能源系统中，能源管理与电能质量提升的混合方法

微电网中可再生能源系统功率质量提升研究提出ARONN-SAPF混合方法，通过优化神经网络动态抑制谐波并调节电压电流，在太阳能、风能及混合场景下THD分别降至0.55%、3.52%和3.27%，效率达98.03%，优于传统算法。

　　
本文聚焦于微电网中可再生能源系统（RES）的功率质量问题，提出了一种基于人工兔优化神经网络（ARONN）的混合控制策略，旨在通过动态优化与智能预测结合的方式提升谐波特性和系统稳定性。研究团队来自印度特里钦根德尔省立技术学院电气与电子工程系，针对传统微电网中因可再生能源波动性、多源阻抗不匹配及负载特性非线性等因素导致的谐波污染问题，创新性地将生物启发式优化算法与深度学习模型相融合，为智能电网的可持续发展提供了新的技术路径。

### 研究背景与问题定位
当前微电网系统面临多重挑战：一是光伏和风力发电的间歇性导致能源供需失衡，二是多类型分布式发电机（DG）的参数差异引发谐波叠加，三是传统控制算法在动态环境中的适应性不足。统计显示，印度南部地区微电网因谐波污染导致的设备故障率高达32%，而电压不平衡造成的用户投诉年均增长15%。研究团队通过实地调研发现，现有解决方案多侧重单一能源类型优化（如仅针对光伏的SAPF配置或风电的LC滤波器），缺乏对多源协同调控的系统思维。

### 创新性技术框架
论文构建了"双层级智能调控"体系：底层采用改进型ARO算法，通过模拟野兔群体觅食行为实现全局最优搜索；上层部署具有在线学习能力的三层神经网络，专门处理可再生能源的波动特征。这种设计突破了传统优化算法的局部收敛瓶颈（如ALO平均迭代次数达127次，而ARONN仅需89次），同时解决了ANN模型泛化能力不足的问题（在风速突变场景下，ARONN的THD控制精度提升41%）。

关键技术突破体现在：
1. **动态混合补偿机制**：通过SAPF与储能系统的协同控制，在PV模块并网时优先抑制低次谐波（如5、7次），而在WT并网时侧重消除高次谐波（13、17次），实测表明电压THD可控制在0.55%以内
2. **自适应权重学习系统**：采用双通道参数更新策略，当PV出力占比＞60%时启用"光能补偿模式"，其权重更新速率较传统BP网络快2.3倍；当WT主导（＞40%风功率）时切换至"风能增强模式"，谐波滤除效率提升28%
3. **多目标协同优化**：在0.1秒级时间尺度内同时优化三个核心指标——谐波畸变率（THD）、系统调节响应速度（Tset）和能源转换效率（η），经MATLAB/Simulink联合仿真验证，其综合性能优于IEEE标准测试案例PSC-E-23的基准值15.6%

### 系统验证与性能对比
研究团队构建了包含PV阵列（200kW）、双馈风力发电机（150MW）和锂电池储能（50MWh）的混合微电网模型，通过三阶段验证展现显著优势：
1. **光伏单独运行场景**：在标准测试条件（辐照度800W/m2，温度25℃）下，ARONN控制使电流THD从基线值1.8%降至0.61%，电压谐波含量下降至2.97%，同时储能系统充电效率提升至98.03%
2. **风电主导场景**：采用直驱式WT（叶轮直径80m）模拟5级风（8.5m/s）波动，系统通过ARONN动态调整滤波参数，使电流THD控制在3.97%以内，并成功抑制了因齿轮箱共振产生的11次谐波（幅值达2.3%）
3. **风光互补运行**：当系统负荷突增300%时，ARONN通过实时重构控制策略，使电压THD稳定在0.55%，响应时间缩短至0.11秒（传统方法需0.56秒），同时保持98.2%的能源转换效率

### 现实应用价值分析
该方案在印度南部Tiruchengode地区微电网实测中取得突破性成果：
- **谐波抑制**：在混合并网时，THD值较传统SAPF（2.68%）降低79%，特别是成功抑制了3.5次谐波的突发性增长（单次峰值达5.2%）
- **经济性优化**：通过ARONN算法动态调整储能充放电策略，使年运维成本降低42%，设备寿命延长至18年（行业平均为12年）
- **可靠性提升**：在模拟台风过境（风速骤降至2m/s）场景下，系统仍能保持THD＜4%，而对比方案中部分节点电压跌落达12%

### 技术演进路线
研究团队规划了三年技术路线图：
1. **2024年**：完成原型机开发，重点突破宽频带谐波的协同治理（目标抑制>20kHz频段）
2. **2025年**：集成边缘计算节点，实现50ms级毫秒级响应，计划在印度国家电网试点部署
3. **2026年**：拓展至多时间尺度优化（日前、日间、实时），开发基于数字孪生的预测模型，目标降低系统失稳风险至0.1%以下

### 行业影响与拓展方向
本研究为智能电网提供了三个关键参考：
1. **算法融合范式**：首次实现生物启发式优化（ARO）与深度学习（ANN）的端到端协同，计算效率较传统方法提升3.8倍
2. **多能源协同控制**：建立了风光储参数耦合模型，使系统整体效率突破98%阈值
3. **可扩展架构**：设计的模块化控制框架支持快速接入新型能源（如氢能制储系统）

未来研究将重点攻克两个瓶颈：在分布式架构下实现秒级全局优化（当前方案在5节点系统中耗时0.18秒），以及开发基于联邦学习的跨区域微电网控制协议。该成果已申请3项国际专利（WO2023/XXXXX等），并在IEEE PES电力电子领域会议专题研讨，标志着微电网控制进入"智能协同"新阶段。