基于多策略改进沙丁鱼算法的微电网最优调度研究

为何更聪明的小型电网至关重要

在全球范围内，城镇和校园正在部署由太阳能板、风力涡轮机、电池和小型发电机构成的小型本地电力系统。这些“微电网”能在停电时保持供电，并更好地利用清洁能源。但决定何时使用太阳能、风能、电池或燃料发电机是一个每小时都在变化的复杂难题。该研究提出了一种新的规划方法，使微电网能够同时减少成本和污染。

本地电力系统如何工作

微电网类似于更大电网的一个小型智能版本。它在有利时可以并入主网，或在外部发生故障时独立运行。在微电网内部，多种设备分担电力任务：太阳能板和风力发电机提供清洁但不稳定的电能，电池储存多余电力以备后用，燃油机组如柴油发电机和微型燃气轮机在需要备用或快速响应时提供电力。主要目标是将这些不断变化的供给与本地负荷匹配，避免浪费能源或金钱。

日常决策的挑战

高效运行微电网意味着要做出许多相互关联的决策：何时给电池充电或放电、从主网购买或向主网出售多少电力、以及燃料设备应如何运行。这些决策必须满足多种限制，例如最大功率额定值、电池的安全电量范围，以及设备功率变化速率。此外，还存在账单低廉与空气清洁之间的权衡。燃料发电机和电网电力可能便宜但污染严重，而太阳能和风能清洁但不稳定。简单的规划方法常常陷入“足够好”的模式，无法找到真正更优的方案，因而可能错过复杂能量景观中更便宜、更清洁的选项。

受鱼群启发的新搜索方法

为了解决这一问题，作者建立了包含风力机、太阳能板、微型燃气轮机、柴油发电机和电池的微电网详细数学模型。随后他们设计了一种新的搜索方法来探索多种可能的调度方案。该方法融合了两种自然启发的思路：一种是基于鱼群移动与分裂行为的“沙丁鱼”算法，另一种是将虚拟粒子引导向更优解的“粒子群”方法。改进方法采用了若干技巧：以更多样化的初始解集开始，随着学习过程动态调整搜索强度，并加入随机“跳跃”以帮助跳出局部死胡同。两层结构使一组广泛探索，另一组对有前景的解进行精细调整，并在组间共享最佳发现。

在标准测试问题上的验证

在将该方法用于真实微电网问题之前，团队在十二个广泛用于评估搜索算法的标准数学函数上测试了它。这些测试包含平滑的山丘、陡峭的脊线以及布满小谷的复杂地形。在与包括原始沙丁鱼算法、粒子群优化、遗传算法及若干混合方法在内的七种其他方法的正面比拼中，改进的沙丁鱼方法更快更可靠地找到更优解。它表现出先广泛探索、后在最优附近精细收敛的强大能力，且不易陷入劣解。

在示例微电网中的表现

接着，作者将该方法应用于一个在典型日内运行、具有变化日照、风力和负荷的示例微电网。模型考虑了各设备的燃料、运行和污染成本，以及从主网买入或卖出的电价。改进的调度策略将电池作为智能缓冲器：在电价较低且清洁电力充足时充电，在价格和污染将升高时放电。尽量优先利用太阳能和风能，而仅在燃气轮机和柴油发电机的综合经济与环境效益超过直接从电网购电时才运行。与旧的调度方法相比，新方法产生了更平滑的输出曲线，并在本地发电、储能与电网供电之间实现了更好的平衡。

该新方法的重要性

在相同条件与相同设备下，基于改进沙丁鱼算法的方法相比原始沙丁鱼算法将示例微电网的日运行总成本降低了约四分之一，同时减少了污染。该方法更快获得良好解，且不易卡在劣解中。尽管工作仍基于计算机模型并忽略了一些现实细节，但研究表明，精心设计的搜索方法可使未来微电网的运行更廉价、更清洁。随着更多社区采用本地能源系统，此类智能调度工具可能在构建更可靠、更可持续的电力供应中发挥关键作用。

引用: Wei, L., Zhong, H. Optimal scheduling study of microgrids based on multistrategy improved sardine algorithm. Sci Rep 16, 15782 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46654-z

关键词: 微电网, 可再生能源, 储能, 优化算法, 经济调度