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智能电网中结合太阳能的启发式算法智能能源优化

DOI：10.3390/en11123494 期刊：Energies 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 智能电网（SG）愿景已融合多种通信技术，使居民用户能够采用不同调度方案，在降低碳排放的同时管理能源使用。本研究提出了一种结合太阳能等可再生能源（RESs）的居民负荷管理机制。通过将实时电价（RTP）、能源需求、用户偏好及可再生能源参数作为输入，采用遗传算法（GA）以成本、用户不适度及峰均比（PAR）最小化为目标，对居民负荷进行管理与调度。初始阶段利用RTP降低能耗成本，为进一步平衡成本控制与削峰需求，采用包含阶梯电价（IBR）的复合定价模型，结合用户偏好与可再生能源实现负荷需求优化调度。用户舒适度与成本降低属于矛盾目标且难以同步最大化，基于此权衡构建复合定价方案，优先满足用户按需设定的目标。为验证算法性能，首先建立各类负荷的数学模型，进而构建多目标优化问题，并通过目标函数及相关约束条件的解析结果验证仿真数据。仿真表明该方案能显著降低能源成本，同时实现电网稳定性提升（峰荷削减）与高舒适度的双重目标。
作者： Urooj Asgher，Muhammad Babar Rasheed，Ameena Saad Al-Sumaiti，Atiq Ur Rahman，Ihsan Ali，Amer Alzaidi，Abdullah Alamri
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一种结合太阳能资源的居民负荷管理机制，通过遗传算法和组合定价模型，在降低碳排放的同时实现能源使用管理，重点关注成本削减、用户不适感最小化以及峰均比（PAR）的降低。

研究成果

该方案在维持用户舒适度的前提下，将电费从228美元有效降至51美元，同时将峰均比从2.68降至1.12。遗传算法在最优时间内收敛，可再生能源的整合进一步提升了成本节约效果与电网稳定性。

研究不足

该研究基于模拟，可能未涵盖所有现实世界的不确定性。虽然对太阳能等可再生能源的整合进行了建模，但未进行实际测试。算法的性能取决于参数设置，在更大规模的系统中可能存在计算复杂性。

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