使用改进鲸鱼优化算法实现微电网的经济且可持续运行

为什么我们的未来电网需要一种新的“聪明大脑”

随着越来越多的家庭和企业从煤炭和天然气转向太阳能和风能，保持电力可靠变得更加棘手。这些清洁能源更便宜、对气候更友好，但它们随天气变化而波动。本文探讨了更智能的数字“中枢”如何运行称为微电网的小型本地电力网络，使其在主网断电时也能以更低的成本和更少的排放提供可靠电力。作者表明，一种受鲸鱼行为启发的新型计算算法可以使测试微电网的运行成本相比常见规划方法降低近40%。

志向远大的小型电网

微电网是紧凑的供电系统，可能服务于一个社区、校园或村庄。它们不仅依赖远端电厂，而是混合使用本地资源，如太阳能电池板、风力涡轮机、燃料电池、柴油发电机和电池储能。微电网在主电网可用时可以并网，但在风暴、野火或停电时也能“孤岛”独立运行。这种灵活性使其成为更清洁、更具弹性的能源体系的有希望构件——但也使其运行更为复杂。必须有人或某种系统不断决定哪些设备运行、从主网抽取或出售多少电力，以及何时给电池充放电。

数字能源管理器的角色

为了解决这种复杂性，微电网使用能源管理系统（EMS）。EMS 收集天气预报、电价、设备限制、电池电量和用户需求等数据，然后发出控制指令——例如开启或关闭发电机、调整功率输出和安排电池使用——以同时实现多个目标。这些目标包括每小时保持供需平衡、最小化总运行成本以及减少化石燃料发电机的排放。在并网模式下，EMS 还要决定何时更划算地从主网购买便宜电力，何时将多余的可再生电力出售回电网，使微电网成为主动的市场参与者。

一种受鲸鱼启发的更优调度搜索方法

为每台发电机和电池安排全天最优调度是个难题：选项众多、成本非线性且可再生能源出力不确定。传统数学方法或经典搜索算法常常陷入中等解。作者转向一种现代搜索范式——元启发式算法，部分模拟动物捕猎或探索行为。他们的改进鲸鱼优化算法（IWOA）基于早期受座头鲸包围猎物并螺旋逼近行为启发的方法。改进版本使用精心调校的“游动”参数、自适应权重和称为 Lévy 飞行的随机长跳跃，使得算法在初期广泛探索，然后逐步集中在有前景的区域，避免陷入局部最优。

在现实微电网上测试该方法

团队在一个知名基准系统上测试了他们的 EMS：一个低压微电网，集合了燃料电池、微型燃气轮机、柴油发电机、太阳能板、风力机和与主网相连的电池。他们考察了孤岛运行（微电网必须完全依靠本地资源满足负荷）和并网运行（可与更大电网进行电力交易）两种模式。在两种模式下，算法都旨在最小化综合成本，该成本包括各设备的燃料与维护费用、买卖电力的价格以及对二氧化碳和其他污染物排放的惩罚。结果显示，EMS 自然倾向于更清洁、更便宜的技术，将燃料电池作为主要动力，微型燃气轮机作为备份，仅在绝对必要时才启用柴油机。

更聪明地使用电池与主网

一个关键发现是改进算法如何将电池和并网连接当作财政与环境杠杆。在孤岛模式下，电池平滑太阳能和风能出力波动，高负荷时放电、余电时充电，从而减少对柴油的依赖。在并网模式下，EMS 学会了一种“能量套利”策略：在电网电价低时给电池充电，在价格高峰时放电，同时在本地需求和电池容量允许时输出多余的可再生电力。在多日模拟中，改进鲸鱼优化算法将微电网运行成本相比传统遗传算法、粒子群方法和标准鲸鱼算法降低了约39.66%，同时保持了更低的排放。

这对普通能源用户意味着什么

对非专业人士来说，结论很简单：运行清洁、可靠的本地电力系统不再仅仅是购买硬件的问题——很大程度上取决于智能软件。通过为微电网提供更强大的“自动驾驶”，这一受鲸鱼启发的算法能够让每千瓦时发挥更大效用，更依赖可再生能源，减少对污染备用发电机和昂贵电网进口的依赖。如果广泛部署，这类智能能源管理器能提高社区对停电的抵抗力，帮助公用事业在无需昂贵升级的情况下应对太阳能和风能的增长，并通过在可用且经济时自动优先使用更清洁的电力来支持气候目标。

引用: El-Zaher, S.M., Ahmed, A.M., Ahmed, E.M. et al. Cost-effective and sustainable operation of microgrids using Improved Whale Optimization Algorithm. Sci Rep 16, 4811 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35529-y

关键词: 微电网, 能源管理系统, 可再生能源, 优化算法, 电池储能