动态混合能源管理在自给自足的住宅微电网中的应用：一种基于灵活性约束的方法，并结合了混合备用储能系统

《Journal of Energy Storage》：Dynamic hybrid energy management for self-sufficient residential microgrids: A flexibility-constrained approach with integration of hybrid backup storage systems

埃及能源转型中基于TS算法的混合智能家居能源管理系统研究。摘要：提出整合光伏、风电及BESS、HSS、V2H的混合HEMS框架，采用TS优化算法动态管理能源生产、存储与消耗，通过20%-40%需求响应情景模拟，验证其较传统算法降低运营成本2.91%，提升可再生能源利用率并优化电网稳定性。

　　埃及的能源领域正经历深刻变革，充分利用其丰富的自然资源和先进的技术手段，推动可持续发展并实现能源自给。这一转变不仅对国家能源安全至关重要，也为埃及带来了新的发展机遇。随着全球对降低温室气体排放、应对气候变化和确保未来可持续能源的迫切需求，可再生能源（RESs）如太阳能和风能，已经成为能源转型的核心组成部分。埃及因其独特的地理位置和优越的气候条件，特别适合开发可再生能源潜力。该国每年平均享有9至11小时的日照时间，红海沿岸地区风速稳定，使得太阳能光伏板和风力涡轮机成为可行的能源生产方式。然而，将RESs整合进埃及的能源基础设施并非易事，存在诸多挑战。太阳能和风能的间歇性特性，即由于天气和昼夜变化导致的能源供应波动，构成了一个重大障碍。此外，埃及的国家电网原本是为集中式化石燃料发电设计的，难以适应分布式和变化较大的可再生能源特性。这些限制进一步受到缺乏先进储能解决方案和需求侧管理策略的影响，这些策略对于在以可再生能源为主的系统中平衡供需至关重要。

在这一背景下，住宅部门发挥着至关重要的作用，占据了埃及总电力消耗的近40%。使家庭采用可再生能源技术和优化能源使用，可以显著降低对电网的依赖，降低能源成本，并为国家的可持续发展目标做出贡献。因此，本研究旨在开发一个全面的解决方案，以应对将可再生能源整合进埃及家庭中的技术、经济和环境挑战。

近年来，关于可再生能源系统在住宅应用方面的研究已经取得显著进展。许多研究强调了太阳能光伏板和风力涡轮机在减少对电网电力依赖方面的有效性，尤其是在与电池储能系统（BESS）结合的情况下。优化技术如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和萤火虫优化算法（MFO）已被用于提高能源管理系统在效率、可靠性和经济性方面的表现。这些方法专注于优化能源生产、存储和消费，同时降低运营成本。在某些研究中，引入了基于物联网（IoT）的智能家庭能源管理系统（HEMS），采用多目标优化方法以减少能源成本并提升用户满意度。通过利用ZigBee进行低功耗无线通信，系统采用了改进的蝴蝶优化算法，以实现更快的收敛速度。通过让用户参与家电管理，系统实现了分散的能源消耗和更优的成本节约。与PSO和蝴蝶优化算法（BOA）的比较模拟展示了该方法的有效性，显示出比传统HEMS方法的显著改进。

人工智能（AI）的引入正在革新智能电网的应用。某些研究提出了一种智能HEMS，采用三种可适应策略以提升成本效率和改善用户体验。一个三目标框架，专注于减少运营成本、维持峰谷平衡和最大化用户满意度，嵌入在先进的算法中。通过使用历史天气数据进行光伏电力预测，系统结合电池储能，实现了在模拟场景下39.81%的电力成本降低、50.37%的峰值负载减少以及1.6倍的用户舒适度提升。另一项研究提出了一种结合深度Q学习（DQN）和双重深度Q学习（DDQN）的HEMS，用于调度家庭电器，显示出比PSO更优的成本降低能力，并通过真实数据和储能模型进行了验证。还有一项研究提出了一种综合混合模型，结合稳健和随机优化，用于管理智能HEMS，有效应对能源价格波动和光伏电力生成的不确定性，适用于日前（DA）和实时（RT）市场。灵活的稳健优化方法用于管理DA价格的不确定性，而随机规划则通过情景建模处理RT市场的波动性。该模型在盈利性和用户舒适度之间取得平衡，结果显示在最保守的情景下，DA和RT市场的综合利润约为每天2.5美元。

此外，关于需求响应（DR）策略的研究也引起了广泛关注，这些策略旨在重塑家庭的能源消费模式。通过激励消费者在非高峰时段调整能源使用，DR程序能够将需求与可再生能源的可用性对齐，提高电网稳定性并减少对备用系统的依赖。分时电价（TOU pricing），一种广泛研究的DR策略，鼓励家庭根据动态电价调整高能耗活动。某些研究提出了一种结合风力驱动优化（WDO）和细菌觅食优化（BFO）的风力驱动细菌觅食算法（WBFA），用于物联网赋能的住宅建筑参与基于价格的DR程序。WBFA策略调度智能家电以减少峰谷比（PAR）、电力成本并最大化用户舒适度，确保智能城市中的高效能源利用。模拟结果证实了该策略在关键性能指标上优于基准算法，包括二进制PSO（BPSO）、GA、遗传风力驱动优化（GWDO）和遗传BPSO。

尽管在HEMS开发方面取得了显著进展，但仍存在一些关键挑战，一些重要的挑战尚未解决，特别是在整合RESs和先进备用系统方面。虽然许多研究集中在BESS上，但将混合备用解决方案如氢气储能系统（HSS）和车辆到家庭（V2H）技术纳入研究仍显不足，尽管这些技术在长期存储和移动性方面具有潜力。此外，大多数研究在理想化条件下评估优化技术，未能解决现实世界中的不确定性，如波动的可再生能源生产、动态的家庭需求和电网基础设施限制。进一步地，现有的研究通常依赖于孤立的优化算法，而缺乏在不同情景下的全面比较，限制了其适应性和可扩展性。尽管DR策略如TOU定价已被广泛研究，但其对家庭HEMS运营成本、峰值负载减少和RESs利用的具体影响仍分析不足。最后，很少有研究关注像埃及这样的地区所面临的独特气候、经济和基础设施挑战，这些地区拥有丰富的可再生能源潜力，但同时也面临显著的限制。

本研究旨在解决上述问题，提出一个适用于埃及家庭的混合HEMS新框架。该框架的关键贡献包括以下几点：首先，论文提出了一个复杂的HEMS框架，整合了RESs如太阳能光伏板和风力涡轮机，以及先进的混合备用系统，包括BESS、HSS和V2H技术。这种新型混合配置增强了系统的韧性，实现了动态能源优化，并解决了可再生能源的间歇性问题。其次，该系统利用高性能的瞬态搜索（TS）算法来精确管理能源生产、存储和消费。TS算法的卓越能力通过与九种标准测试函数的严格基准测试得到了证明，展示了其在快速收敛、高精度和卓越资源分配方面优于当前先进算法如RSA和MFO的能力。这些发现强调了该算法在解决复杂能源管理问题方面的鲁棒性。第三，该系统整合了多层次的DR策略，涵盖低、中、高三个层次的用户参与度，以突出其对成本优化和可再生能源利用的影响。通过将能源消费模式与供应条件对齐，系统实现了显著的经济利益，并在高峰需求期间减少了对能源基础设施的压力。第四，HEMS框架是战略性设计的，充分利用了埃及的气候和地理资源，特别是其丰富的太阳能辐射和风能潜力。这种设计解决了区域能源挑战，如电网不稳定和对传统能源的依赖，同时与埃及的国家可持续发展目标相契合。第五，广泛模拟验证了HEMS在显著降低家庭电力成本方面的能力，同时保持最佳用户舒适度水平，并最小化电力供应中断概率（LPSP）。此外，该框架通过最大化可再生能源利用和减少温室气体排放，展示了生态效益，为全球可持续发展努力做出了贡献。第六，TS算法通过与九种基准测试函数的严格验证，展示了其在应对不同复杂性问题（包括多模态和非线性问题）方面的效率、可靠性和适应性。这些基准测试确认了该算法在处理HEMS应用中复杂优化需求方面的优势。第七，该框架提供了一种模块化架构，能够适应不同的能源配置和市场条件。其在容纳各种可再生能源资源和运营情景方面的灵活性，使其成为一种适用于发展中国家和发达国家的可持续家庭能源管理的通用蓝图。

本文的结构如下。第二部分探讨了埃及的能源生态系统，讨论了埃及的可再生能源潜力、当前的挑战和机遇，以及家庭在塑造埃及能源未来中的作用。第三部分介绍了所提出的HEMS框架，包括能源源的整合、备用系统的结合以及所提出的智能HEMS。第四部分介绍了设计、实施和评估所提出框架的方法论。第五部分展示了结果，评估了所提出系统在不同情景下的性能和优势。最后，第六部分总结了本文的关键发现，并提出了未来研究方向的建议。