用于微电网中可再生能源与电动汽车充电站最优整合的多策略增强果园算法

智能充电为何关乎日常生活

随着越来越多的人改用电动汽车，越来越多的家庭和企业安装屋顶太阳能与小型风力发电，局部电力网络的负荷也比以往更复杂。如果在缺乏总体规划的情况下接入这些技术，社区可能出现电压闪动、能量损失增加以及对上级电网的额外压力。本文探讨了一种更聪明的方法，用以决定在微电网中部署太阳能板、风力机与电动汽车充电器的位置，从而让驾驶者获得可靠的充电、维护电压稳定并减少系统损耗。

清洁能源社区面临的日益挑战

现代配电网正转变为需要平衡家庭负荷、屋顶太阳能、小型风机和成簇的电动汽车充电站的主动微电网。太阳能和风能的出力随天气起伏，而司机的充电时间与持续时长又难以预测。这些波动会导致电压偏离安全范围、使部分线路过载，并引起微电网与主电网之间出现不必要的双向潮流。许多现有的规划方法将每种技术分开处理，或假定条件稳定可预测，因此在这些多重动态因素同时作用时往往力不从心。

受果园启发的新型规划工具

作者提出了一种名为多策略增强果园优化算法的规划方法。在该方法中，每一种可能的微电网设计被视为果园中的一棵树，算法通过多轮迭代让这些“树”向更优解“生长”。它将多种搜索策略组合起来：在优良设计周围进行局部精细调整、混合不同候选方案的特征，以及有选择地替换较弱的设计以保持多样性。所有这些步骤由一个综合评分引导，该评分融合了三个目标：使电压接近理想值、平滑与主网的功率交换，以及减少线路中的有功损耗。与简单的试错或早期元启发式方法不同，这个多策略版本旨在避免在多目标竞争时陷入中等解。

电动汽车与可再生能源的建模方式

为现实地测试该规划工具，研究建立了太阳能板、风力机与电动汽车的详尽模型。太阳能发电取决于日照和电池片温度，风电取决于风速变化和空气条件，而车辆充电则依赖于行驶里程、到达时间、停留时长和电池荷电状态。这些行为通过概率分布和大量可能的日常情景来表示，而非单一固定模式。优化同时选择太阳能与风电单元的最佳位置与容量，以及充电站在标准33节点测试网络上的最佳部署点和容量，并通过调整充电行为以更好地匹配可再生出力和价格信号。

优化后微电网的样貌

在该测试系统上运行增强型果园算法得到的规划方案是在网络的若干节点部署中等规模的太阳能和风能单元，并在特定母线上设置十个充电站。与基于更基础果园算法的部署以及遗传算法、粒子群优化和座头鲸优化等知名方法相比，新方法带来了更小的电压波动、更低的功率损耗和更平稳的联络线功率。从数值上看，电压偏差和线路损耗大约降低了六分之一，联络线功率波动约减少了八分之一。该算法达到这些解所需的迭代次数更少、计算时间更短，这对规划人员在探索众多未来情景时非常重要。

这些结果对未来电网的意义

对非专业读者而言，关键结论是我们新增清洁能源和充电设施的地点与方式，与数量同样重要。通过将局部电网视为一个整体系统，并考虑阳光、风力与司机行为的不确定性，所提出的规划方法能找到既能保持电压健康、又能削减损耗并减轻与主网连接压力的布局。这意味着电动汽车驾驶者能更可靠地充电、可再生能源能被更高效地利用，公用事业公司也能推迟昂贵的升级，从而帮助社区在不牺牲日常性能的前提下向更清洁、更具韧性的电力系统过渡。

引用: V., K., Thirumalaisamy, S.K., M., M. et al. Multi-strategy enhanced orchard algorithm for optimal integration of renewable energy sources and EV charging stations in microgrids. Sci Rep 16, 15588 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46503-z

关键词: 微电网, 电动汽车充电, 可再生能源整合, 减少功率损耗, 优化算法