基于多目标进化算法的光伏系统随机优化设计：提升可再生能源渗透率与降低系统损耗的权衡研究

为解决光伏系统并网中高渗透率与低损耗的冲突，研究人员采用随机多目标优化框架，结合蒙特卡洛模拟与NSGA-II算法，优化PV系统配置。结果表明，最优方案可实现86.12%的PV渗透率与13.89%的系统损耗，为可再生能源高效集成提供了可靠的设计方法。

　　

在全球能源转型和碳中和目标的推动下，光伏（PV）发电作为可再生能源的重要组成部分，其大规模并网已成为电力系统发展的关键方向。然而，光伏系统的高渗透率往往伴随着电网稳定性下降、功率损耗增加等问题，尤其是在光照条件波动较大的地区，如非洲撒哈拉以南区域。如何平衡光伏渗透率与系统损耗之间的冲突，成为当前可再生能源集成领域的一大挑战。传统优化方法多采用确定性模型，忽略了太阳辐照度的随机性，导致设计结果在实际运行中表现不佳。为此，研究人员在《Scientific African》上发表了一项研究，通过随机多目标优化方法，为光伏系统的设计提供了更为科学和可靠的解决方案。

本研究主要采用了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithms, MOEAs）。首先，利用历史气象数据拟合Beta概率分布，以模拟太阳辐照度的随机性；随后，通过蒙特卡洛方法生成大量随机场景，以评估系统在不同条件下的性能。在优化阶段，研究人员对比了七种MOEAs，包括NSGA-II、MOPSO、PESA-II、SPEA-II、MOEA/D、NSGA-III和MOGWO，并以超体积指标（Hypervolume Indicator）作为性能评价标准，最终确定NSGA-II为最优算法。研究以加纳Kwame Nkrumah科技大学（KNUST）的光伏分布系统为案例，基于MATLAB和Python平台进行仿真验证。

研究结果分为以下几个部分：

光伏渗透水平（P_L）：

通过数学建模，研究人员定义了光伏渗透率的计算公式，该公式综合考虑了光伏电压、电流、温度系数及系统需求等因素。结果表明，渗透率与系统损耗之间存在明显的权衡关系，无法同时达到最优。

系统总损耗（T_L）建模：

系统总损耗包括反射损耗、光学效率、光谱校正、模块效率温度系数、逆变器效率、电缆压降及系统停机时间等多个方面。通过公式推导，研究人员量化了各部分的损耗贡献，为优化提供了理论基础。

多目标优化问题的解决方法：

研究采用样本平均逼近（Sample Average Approximation, SAA）方法，将随机优化问题转化为确定性等价形式。通过大规模蒙特卡洛采样，确保了优化结果的统计稳健性。

标准多目标进化算法的实现：

在对比七种算法后，NSGA-II表现出最高的超体积值和最低的变异性，说明其在收敛性和多样性方面均优于其他算法。尽管NSGA-III执行速度最快，但其结果稳定性较差，而MOPSO表现最差。

后Pareto与敏感性分析：

通过多准则决策方法（如TOPSIS），研究人员从Pareto解集中选出了最优配置：光伏倾斜角30°、方位角0°、25串90并连接、交流电缆截面积35 mm²、直流电缆截面积30 mm²。敏感性分析显示，光伏模块效率、电压和电流是影响系统性能最关键的参数，环境因素如反照率和环境温度的影响较小。

研究结论表明，通过随机多目标优化方法，可以在保证系统可靠性的前提下，显著提高光伏渗透率并降低损耗。该框架不仅适用于加纳等光照波动较大的地区，也为全球范围内的可再生能源集成提供了可推广的设计方法。此外，该研究强调了在光伏系统设计中考虑不确定性的重要性，为后续政策制定和工程实践提供了科学依据。讨论部分进一步指出，未来研究可引入经济指标（如净现值成本）、电能质量指标（如谐波失真）以及更广泛的气候条件验证，以进一步提升该框架的适用性和实用性。