微电网优化：改进NSGA-II在 DG 尺寸、存储与可中断负载中的应用

"这篇研究论文探讨了如何使用改进的非支配排序遗传算法第二代（NSGA-II）来优化微电网中的分布式发电（DG）规模和储能系统，同时考虑了可中断负荷（IL）。作者们来自浙江大学电气工程学院，旨在通过引入IL来更可靠和高效地部署DG和储能设备，以应对风能和太阳能的随机性和波动性。他们建立了一个多目标优化模型，该模型的目标包括经济成本、环境成本和年度中断持续时间。优化过程中考虑了温度、光照强度、风速和负荷曲线等输入参数。案例研究表明，改进的NSGA-II能够找到涵盖多种平衡点的帕累托最优前沿，从而为微电网设计提供优化解决方案。" 在微电网中，分布式发电（DG）的快速发展改变了电力利用方式，提高了能源效率和可持续性。微电网作为一种解决方案，能够更好地吸收分布式能源，并且近年来受到广泛研究。然而，DG的不稳定性，尤其是风能和太阳能的波动性，对微电网的稳定运行构成挑战。 可中断负荷（IL）是应对这种挑战的一种策略，它允许在特定条件下暂时中断部分负荷，以平衡供需。IL可以有效地吸收可再生能源的不确定性，提高微电网的可靠性和效率。因此，本研究将IL纳入考虑，以实现DG和储能系统的优化配置。 研究提出了一个多目标优化模型，该模型的目标包括降低经济成本、减少环境影响以及最小化年度中断时间。这些目标之间可能存在冲突，因此需要多目标优化算法来寻找一组非劣解，即帕累托最优解集。这里，研究人员采用改进的NSGA-II，这是一种强大的多目标优化工具，能处理复杂问题的多个相互竞争的目标。 在优化过程中，输入因素包括环境条件（如温度和光照强度）和实时的风速数据，以及负荷曲线，这些都是影响微电网性能的关键变量。通过这些参数，算法可以模拟各种运行条件，找到在各种目标之间取得最佳平衡的DG和储能系统配置。 案例研究的结果表明，改进的NSGA-II能够生成一个包含多种潜在解决方案的帕累托最优前沿，这些方案在经济、环境和可靠性之间有不同的权衡。这为微电网设计者提供了多样化的选择，可以根据实际需求和偏好来选择最合适的配置。 这篇论文提出了一种综合考虑经济、环境和可靠性的微电网优化方法，对于微电网的规划和设计具有重要的理论与实践意义。通过引入IL和改进的NSGA-II，可以在应对可再生能源波动性的同时，实现微电网的高效、可靠和经济运行。