基于多种元启发式算法的风光储微电网比较分析与优化研究

为解决偏远地区可再生能源微电网的间歇性供电、系统集成复杂及成本效益优化问题，研究人员采用Political Optimization Algorithm (POA)、Artificial Electric Field Algorithm (AEFA)、Particle Swarm Optimization (PSO)等元启发式算法，开发了风光储混合微电网仿真模型。研究通过埃及Zawiet El-Awama村的实时气象数据验证，发现混合PSO-SFLA算法在收敛速度、精度和成本效益上均优于现有方法，为偏远地区可持续微电网设计提供了新策略。

　　

在全球能源转型的背景下，偏远地区的可靠供电问题日益凸显。尽管可再生能源（RES）如光伏（PV）和风电（WT）具有环保和经济优势，但其间歇性特性导致微电网（MG）设计面临巨大挑战。埃及等地区虽拥有丰富的可再生能源资源，但传统电网难以覆盖，亟需高效、低成本的离网混合可再生能源系统（OHRES）。为此，Eman M. Hosny团队在《Results in Engineering》发表研究，通过多种元启发式算法优化风光储微电网配置，为偏远地区能源供应提供了创新解决方案。

研究采用Political Optimizer (PO)、Particle Swarm Optimization (PSO)、Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA)等算法，结合埃及Zawiet El-Awama村的实时气象数据，构建了包含光伏、风机和锂离子电池的微电网模型。关键技术包括：1）基于Loss of Power Supply Probability (LPSP)和Levelized Cost of Energy (LCOE)的多目标优化；2）混合PSO-SFLA算法设计；3）MATLAB仿真与统计验证。

研究结果

1. 微电网构建与数学模型

通过光伏功率计算（公式1-2）和风机输出模型（公式3-4），团队建立了系统组件的数学关系，并引入电池状态（公式5）确保能量平衡。

2. 性能指标与约束

以LCOE最小化为目标（公式6-11），结合LPSP≤2%的可靠性约束（公式12），优化结果显示混合PSO-SFLA算法的LCOE最低（0.1201 $/kWh），较传统方法提升31.5%成本效益。

3. 算法比较

统计20次独立运行数据表明，PSO-SFLA的标准偏差仅0.0004，效率达99.73%，显著优于SFLA（90.09%）和AEFA（96.16%）。Friedman检验（χ2=64.35）证实算法性能差异显著。

4. 敏感性分析

电池成本降低50%可使LCOE下降27%，凸显储能技术对系统经济性的关键影响。

结论与意义

该研究证实混合PSO-SFLA算法能高效解决风光储微电网的优化问题，为埃及等偏远地区提供了可靠的离网供电方案。未来可扩展至燃料电池或电动汽车充电站设计，进一步提升系统效益。成果对全球可再生能源微电网的标准化设计具有重要参考价值。