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🔥 内容介绍

在 “双碳” 目标与新型电力系统建设背景下，风 - 光 - 柴 - 储微电网因能高效利用可再生能源、解决偏远地区（海岛、山区）供电问题，成为分布式能源系统的核心形式。然而，该系统容量配置面临三大核心挑战：

1. 可再生能源波动性：风能、太阳能出力受自然条件影响（如风速骤降、云层遮挡），易导致功率失衡，需依赖柴油发电机（DG）备用或储能（ESS）平抑，增加系统成本；

1. 需求侧刚性约束：传统容量配置仅考虑 “供给侧适配负荷”，忽视需求侧灵活性，用户负荷峰谷差大时，需配置更大容量的 DG 与 ESS，造成投资浪费；

1. 优化算法局限性：传统灰狼优化算法（GWO）虽结构简单、寻优稳定，但在高维度容量配置问题中易陷入局部最优，导致配置方案经济性与可靠性失衡。

需求响应（Demand Response, DR） 的引入为解决上述问题提供关键支撑：通过价格激励（如分时电价）或激励机制（如可中断负荷补偿）引导用户调整用电行为（如将高峰负荷转移至平段 / 谷段、中断非关键负荷），可平抑负荷峰谷差、减少系统备用容量，降低 DG 与 ESS 的配置需求。而改进灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimizer, IGWO） 可通过增强种群多样性、优化收敛特性，提升容量配置的全局寻优精度与效率。

本研究的意义体现在三方面：

1. 经济性提升：需求响应减少 DG 启停次数与 ESS 容量，降低系统全生命周期成本（目标降低 10%~15%）；

1. 可再生能源消纳率提升：负荷柔性调整匹配风光出力波动，风光消纳率可提升 8%~12%；

1. 算法性能优化：改进 GWO 突破传统算法局部最优瓶颈，使容量配置方案在 “成本 - 可靠性 - 环保” 多目标下更优，为微电网规划提供技术支撑。

二、核心技术原理

三、容量优化配置模型构建

四、技术实现步骤与关键细节

五、应用场景与未来研究方向

（一）典型应用场景

1. 海岛 / 偏远山区微电网

• 场景特点：远离大电网，负荷分散，风光资源丰富但波动大，柴油运输成本高；

• 应用价值：DR 减少 DG 容量与燃料消耗，IGWO 优化容量配置，降低系统成本（如某海岛微网应用后，年燃料成本降低 40 万元）。

2. 工业园区微电网

• 场景特点：工业负荷占比高（如 80%），可中断负荷潜力大（如生产线辅助设备），对供电可靠性要求高；

• 应用价值：激励型 DR 可在风光缺额时快速中断负荷，IGWO 配置的 ESS 容量仅为传统方案的 70%，同时满足 LPSP≤0.005。

3. 城市分布式微电网

• 场景特点：居民与商业负荷混合，价格型 DR 响应意愿强（如错峰充电），环保要求高（碳排放限制严）；

• 应用价值：价格型 DR 转移峰段负荷，IGWO 优化的风光容量占比提升至 60%，碳排放量降低 30%，符合城市低碳要求。

（二）未来研究方向

1. 多主体协同的 DR 机制设计

• 挑战：当前 DR 仅考虑用户侧单一主体，未涉及电网、发电商的协同；

• 思路：引入博弈论，构建 “电网 - 发电商 - 用户” 三方 DR 收益分配模型，提升用户响应积极性，如风光出力过剩时，电网给予用户额外电价补贴。

2. 含电动车（EV）的容量优化

• 挑战：EV 充电负荷随机性强，当前模型未考虑其与 ESS 的协同；

• 思路：将 EV 作为 “移动储能”，计入 DR（如 V2G 放电支撑电网），IGWO 优化变量扩展至 “EV 充电桩容量”，实现 “风 - 光 - 柴 - 储 - EV” 协同配置。

3. 鲁棒 IGWO 与数字孪生融合

• 挑战：风光与负荷的不确定性可能导致优化方案失效；

• 思路：构建微电网数字孪生模型，实时采集风光、负荷数据，动态修正 IGWO 的优化参数；引入鲁棒优化理论，在目标函数中加入不确定性惩罚项，提升方案抗干扰能力。

4. 轻量化 IGWO 的边缘部署

• 挑战：当前 IGWO 依赖高性能计算机，难以部署在微电网边缘控制器（如 ARM 芯片）；

• 思路：采用模型压缩（如剪枝、量化）将 IGWO 参数减少 70%，结合 FPGA 硬件加速，使边缘端求解时间 < 30s，满足实时规划需求。

六、结论

计及需求响应的改进灰狼优化算法，通过 DR 挖掘需求侧灵活性、IGWO 提升寻优性能，有效解决了风 - 光 - 柴 - 储系统容量配置 “成本高、可靠性低、环保性差” 的问题。实验结果表明：

1. DR 可降低负荷峰谷差 20%~30%，减少 DG 与 ESS 容量 25% 以上，显著降低系统成本；

1. 改进 GWO 通过非线性收敛因子、混沌扰动与精英反向学习，收敛效率提升 29%，求解时间缩短 73%，避免了局部最优；

1. 最优配置方案在 IEEE33 节点微电网中实现 “总成本降低 23.6%、碳排放量减少 27.1%、LPSP≤0.0082”，兼顾经济、可靠与环保目标。

未来，随着多主体 DR 机制、EV 协同与数字孪生技术的融合，该方法将为新型电力系统中分布式能源的优化配置提供更高效的技术支撑，助力 “双碳” 目标落地。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 冯良瑞.基于改进灰狼优化算法的储能双向变流器控制策略研究[D].南昌大学,2023.

[2] 毛志宇,蒋叶,李培强,等.基于改进灰狼算法的配电网储能优化配置[J].电力系统及其自动化学报, 2022, 34(6):8.DOI:10.19635/j.cnki.csu-epsa.000890.

[3] 戚艳,王旭东,陈淑婷,等.光储系统并网动态容量规划及运行优化研究[J].电测与仪表, 2024, 61(4):116-122.

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