一种比较研究两种新颖的优化算法用于解决考虑储能系统的微电网能源管理问题

摘要 本文提出了一种优化方案，以解决微电网的能源管理问题，该微电网包括光伏阵列、风力涡轮机、热电联产单元和电池储能系统。目标是建立一个最佳的能源管理系统，通过有效地在可用电力资源之间调度所需负载需求，来最小化运营成本。传统上，柴油发电机一直是微电网中负载供应的主要来源。然而，可再生能源和储能系统的整合导致电力生产成本下降，并增强了减少传统资源有害排放的能力。考虑到可再生资源的间歇性、多种分布式发电机的运营成本差异以及波动的电力消费模式，迫切需要一个稳健的能源管理系统。这样的系统使电网操作员能够在供给与需求之间维持具有成本效益、高效且可靠的平衡。因此，优化算法已成为开发最有效的能源管理系统的不可或缺的工具。本研究利用政治优化器和鹈鹕优化算法解决微电网中的能源管理问题。这些创新优化算法的主要目标是最小化运营成本，确保供需平衡，并提高可再生资源在微电网中发电的渗透率。通过广泛的数值结果和统计分析，证明了所提优化算法的有效性和优越性。结果表明，与传统算法相比，成本降低高达25%。因此，从结果和统计分析中显而易见，政治优化器和鹈鹕优化算法能够高效地解决各种优化挑战并在初始迭代中提供最佳结果。