基于种子搜索优化编程算法（SSOPA）的分布式能源管理策略研究及其在智能电网中的应用

本文提出一种创新性的种子搜索优化编程算法（SSOPA），用于解决智能电网（SG）中的能源管理问题。该方法通过模拟种子萌发与生长的自然过程，优化系统发电成本、提升储能寿命，并实现19%的节能效益，为分布式电网的稳定运行与绿色能源高效利用提供了新思路。

　　

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INTRODUCTION

近年来，随着技术飞速发展、能源危机加剧以及气候异常变化，清洁能源并入传统电网以实现稳定可靠发电已成为重要趋势。然而，非常规能源的不可预测性与负荷需求的波动性，使电网能量流动平衡面临巨大挑战。面对上述经济与环境层面的系列问题，智能电网（Smart Grid, SG）逐渐发展成为关键解决方案。

Microgrid System Model

图1展示了本研究提出的能源管理框架及能源规格概况。当前的小规模微电网系统包含多种可调度发电机、非常规风能与太阳能、储能单元和负载，并通过Matlab/Simulink平台进行系统级建模与仿真。电网集成的可再生能源系统与电池单元串联，并连接一个三相四桥臂逆变器模型，在…

PROPOSED SEED SEARCH OPTIMIZATION PROGRAMMING APPROACH

在植物由种子发育成新植株的过程中，涉及多种机制与影响因素。通常，植物种子通过异花授形成。种子可通过风、动物或鸟类传播，也可由人类从果蔬中取出并培育新植株。基于种子成功萌发并长成树苗的自然机制，本研究提出SSOPA算法…

RESULTS AND DISCUSSION

本研究通过Matlab/Simulink工具，在不同案例场景下检验所提出的SSOPA方法的效能。第一部分分析了微电网在两种运行状态下的案例研究结果，第二部分则通过验证与敏感性研究评估该算法的综合表现。

CONCLUSION

本研究提出种子搜索优化编程算法（SSOPA），用于智能配电机制中的多模块管理，从而实现低成本、高效率的能源管理。该方法通过提升太阳能、风能等绿色能源的利用率，实现成本优化。所开发的分布式能源管理框架具有良好的扩展性与灵活性，可进一步整合更多模块以适用于大规模系统。