基于HMDE-PSO算法的电池交换站自适应能源管理：面向网络物理攻击的充放电控制优化策略

本文提出了一种创新的自适应能源管理框架，通过混合多目标差分进化-粒子群算法（HMDE-PSO）优化电池交换站（BSS）的充放电策略，有效应对网络物理攻击（Cyber-Physical Attacks），实现微电网（MG）中分布式发电（DG）协同下的经济运行与系统韧性提升。

　　

研究背景与问题概述

本节阐述了电池交换站（BSS）在智慧能源系统中的关键作用，强调其通过快速电池更换能力显著缩短电动汽车（EV）补能时间，提升电网稳定性并降低运营成本。BSS与微电网（MG）及分布式发电（DG）单元的整合被论证为战略性优势，可在用电高峰期间实现高效负荷均衡，并优化太阳能、风能等可再生能源的利用效率。

数学模型构建：融合网络物理攻击的系统建模

本节提出一个综合数学框架，用于应对电池交换站在网络物理威胁背景下的能源管理挑战。该模型整合了BSS运营的经济性与技术性维度，通过构建以运营成本最小化为核心的目标函数，量化电网购电成本、分布式发电（DG）运行成本及电池退化成本，同时引入网络物理攻击（如功率中断与控制劫持）对系统造成的技术影响与经济损失，形成具有韧性的优化体系。

HMDE-PSO算法的数学表述

提出的混合多目标差分进化-粒子群算法（HMDE-PSO）专用于求解微电网（MG）中BSS与DG单元协同及抗网络物理攻击能源管理的多目标优化问题。该现代优化技术融合了差分进化（DE）的全局探索能力与粒子群优化（PSO）的局部开发优势，通过混合机制实现探索与开发的平衡，确保算法在复杂多目标场景中的高效性与稳定性。

案例引入与输入数据

为验证所提出的BSS自适应能源管理框架，本研究采用标准IEEE 69总线配电网络作为仿真平台。该网络因其在配电网研究中的广泛认可性与结构复杂性（长馈线、多样化负荷）而被选用，能够有效评估电压稳定性、损耗降低及BSS-DG协调能力。模型通用性保障了其在不同网络配置中的适用性与扩展性。

结论

本文提出了一种面向微电网（MG）的电池交换站（BSS）综合能源管理框架，旨在提升系统可靠性、经济效率及对抗网络物理攻击的韧性。该方法通过动态管理BSS充放电计划，与分布式发电（DG）单元协同优化在不同故障场景（包括线路与发电中断）下的系统性能。仿真结果表明，所提框架较现有方法显著降低网损超40%，提升电压稳定性，并实现更优运行成本控制。