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综合能源领域独立和并网可再生能源系统多目标优化设计的受控非支配排序遗传算法
Controlled Non-Dominated Sorting Genetic Algorithms for Multi-Objective Optimal Design of Standalone and Grid-Connected Renewable Energy Systems in Integrated Energy Sectors
Hamza El Hafdaoui · Ahmed Khallaayoun · Salah Al-Majeed · IEEE Access · 2025年1月
非支配排序遗传算法因其在优化可再生能源系统中的鲁棒性和灵活性而受认可，通过处理多目标和生成多样Pareto最优解超越传统方法。然而随机初始种群和变异导致的低效率可影响处理时间和错误率。本研究引入受控非支配排序遗传算法，通过受控种群初始化和变异机制增强优化。与传统非支配排序遗传算法相比，受控版本显示卓越性能，在高能源需求下实现2.4%错误降低、117%更低任务违规率和157%更快处理时间。摩洛哥Ifrane旅游村具有显著季节能源需求的案例研究说明算法应用。结果显示考虑潜在电网出口机会的独立和并网系...
解读: 该多目标优化算法对阳光电源可再生能源系统设计有重要应用价值。阳光光储系统配置需要平衡多个目标如成本、可靠性和环保性。受控遗传算法的性能优势可应用于阳光iSolarCloud平台的系统优化工具。独立和并网双场景分析与阳光微电网和并网储能业务一致。净现值和平准化成本优化对阳光项目经济性评估至关重要。该研...
网络化微电网中基于自适应定价的资源利用优化
Adaptive Pricing-Based Optimized Resource Utilization in Networked Microgrids
Syed Muhammad Ahsan · Muhammad Ahmad Iqbal · Akhtar Hussain · Petr Musilek · IEEE Access · 2025年1月
网络化微电网的性能主要取决于内部市场结构设计以实现最大资源利用、优化功率共享和增强经济效率。本文提出网络化微电网内资源优化的新型框架。首先，使用本地能源管理系统优化每个微电网，根据本地发电（太阳能光伏）、储能系统和负荷曲线等各种参数计算功率短缺/盈余。通过聚合每个微电网的短缺/盈余获得总短缺/盈余，便于计算自适应内部交易价格。内部交易价格响应负荷变化和分时电价，从而鼓励网络化微电网内部交易。内部交易价格战略性设定低于电网购电价格、高于电网售电价格，以最大化整个网络总收益。随后，制定中央能源管理系...
解读: 该网络化微电网优化技术与阳光电源多能互补项目高度契合。阳光在工商业园区和海岛等场景部署多个微电网互联系统，需要智能化功率共享和经济调度。该研究的自适应定价机制和双层能量管理架构可集成到阳光PowerStack微电网方案。本地EMS管理单个微电网，中央EMS协调多微电网交易。该策略可优化阳光储能系统在...