孟加拉国住宅应用的可再生能源微电网优化：基于预测建模的电网稳定性与需求响应分析

为解决孟加拉国持续电力短缺和电网不稳定问题，研究人员通过HOMER Pro软件优化设计了并网混合微电网系统，集成太阳能光伏(PV)、垂直轴风力涡轮机(VAWT)和电池储能系统(BESS)。研究结果表明，最优配置可实现68.3%的可再生能源占比，度电成本(COE)低至0.035美元/kWh，年减排CO2达49.6%。该方案通过机器学习预测模型(R2=0.9999)和需求响应策略(年节电1.46MWh)，为发展中国家住宅供电提供了技术经济可行方案。

　　

在能源危机与气候变化的双重挑战下，孟加拉国正面临严峻的电力供应困境。这个人口稠密的南亚国家，电网系统长期受困于化石燃料依赖（占比超80%）和频繁停电（年均200次），严重制约社会经济发展。尤其令人担忧的是，全国仍有4100万人口无电可用，而传统能源导致的CO₂排放高达632g/kWh。这种背景下，如何构建经济可行、环境友好的分布式能源系统，成为实现联合国可持续发展目标的关键课题。

发表在《Results in Engineering》的这项研究创新性地提出了一套综合解决方案。来自Pabna科技大学的研究团队Md. Feroz Ali等人，针对典型三层住宅楼（日均负荷66.87kWh）设计并优化了混合可再生能源微电网。研究采用HOMER Pro 3.14.2进行多场景技术经济分析，结合机器学习算法（Random Forest Regressor）预测发电量，通过MATLAB仿真验证电网稳定性，并创新性地引入需求响应策略。

材料与方法

研究选取孟加拉国Pabna地区（24.00°N, 89.26°E）为示范区，基于NASA气象数据构建模型。系统配置包含18kW太阳能PV（效率19%）、6kW VAWT（轮毂高度10m）和7.68kWh锂离子电池（效率96%）。关键技术包括：生命周期成本分析（NPC、LCOE计算）、敏感性分析（±40%参数波动）、随机森林回归（预测精度99.996%）以及动态电压/频率响应模型（基于IEEE 1547标准）。

结果与讨论

3.1 微电网技术经济评估

四类场景对比显示，"PV+VAWT+BESS+电网"的Scenario-I最具优势：可再生能源占比68.3%，NPC（18,265美元）和COE（0.035美元/kWh）分别比纯电网方案降低42.2%和63.9%。值得注意的是，该系统年售电14,495kWh，形成正向收益循环。

3.4 敏感性分析

关键参数影响程度排序为：风速（COE波动38%）>太阳辐射（34%）>折扣率（21%）>温度（18%）。特别发现，风机轮毂高度增加40%可使运行成本降低55.7%，这为设备选型提供了重要依据。

3.6 可再生能源出力预测

开发的随机森林模型在预测总可再生能源出力时表现卓越（MAE=0.0122），显著优于ANN、SVR等对比算法。关键变量贡献度分析显示，太阳辐射（系数13.26）的影响是风速（0.36）的36.8倍。

3.7 电网稳定性验证

MATLAB仿真证实，在±20%可再生出力波动下，电压（230V±5%）和频率（50Hz±0.5Hz）始终符合孟加拉电网规范。这消除了对间歇性电源并网冲击的担忧。

3.8 需求响应成效

通过设置可再生能源利用率阈值触发负载调节，年节约电量达1,462kWh（相当于7.3%的居民年用电量），验证了需求侧管理的巨大潜力。

这项研究的创新价值在于：首次针对孟加拉住宅场景建立风光储协同优化模型；开发的高精度预测算法（R2=0.99996）解决了可再生能源不确定性难题；提出的动态调节策略实现了"技术-经济-环境"三重效益平衡。相比同类研究，该系统COE降低15-92%，为发展中国家探索能源转型提供了可复制的技术范式。

未来研究可向三个方向拓展：一是整合电动汽车V2G（Vehicle-to-Grid）技术提升系统灵活性；二是探索氢储能等新型存储方案；三是开发基于数字孪生的实时控制系统。这些突破将进一步增强微电网在极端气候下的韧性，加速全球"碳中和"进程。