智能预测与热电经济优化：深圳龙岗并网风光混合系统的创新研究

《Renewable Energy》：Intelligent Forecasting and Techno-Economic Optimization of a Grid-Connected Hybrid Solar-Wind System: A Case Study of Longgang, China

本文创新性地提出非洲秃鹫优化算法（AVOA）与简单循环单元（SRU）相结合的混合预测模型，实现对直接法向辐照度（DNI）和风速（WS）的高精度预测（R2分别达0.995和0.984），并应用于包含光伏/风电/储能/氢能的并网混合系统优化。研究表明该模型显著提升预测精度，使系统平准化度电成本（LCOE）降至0.22美元/千瓦时，年减碳量达5,484吨，为可再生能源系统优化提供了精准决策框架。

　　

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Methods and materials

风能与太阳能作为微电网的"能量双翼"，其波动性如同生命体的心律不齐，精准预测成为保障系统稳定性的关键。本研究创新性地将简单循环单元（SRU）与非洲秃鹫优化算法（AVOA）耦合，就像为能源系统配备了一副"智能眼镜"，能清晰捕捉风光资源的多尺度时空特征。AVOA算法通过模拟秃鹫种群的自然选择机制，高效优化模型超参数，使预测模型具备更强的非线性拟合能力。

Solar radiation and wind speed prediction

太阳能与风能预测如同破解大自然的"能量密码"，传统独立预测方法难以应对二者协同波动带来的混沌效应。本研究提出的AVOA-SRU混合模型就像一位精通双语的翻译官，同步解析DNI和WS的耦合关系。通过SRU的轻量化循环结构快速捕捉短期波动，结合AVOA对长期趋势的精准锁定，模型在应对突变天气时展现出如"免疫细胞"般的自适应能力，为混合系统提供高可靠性输入。

Conclusion

风光混合系统的优化设计如同为城市能源系统打造"智能心脏"，本研究的AVOA-SRU框架不仅实现了DNI/WS预测精度突破（R²>0.98），更通过氢-电耦合存储架构使系统LCOE降至0.22 $/kWh。这项研究如同发现了可再生能源系统的"代谢调控通路"，为高比例可再生能源并网提供了可复制的技术范式。