物联网赋能的可持续微电网系统技术管理数据分析：基于HFA与RDA算法的优化验证

《Next Research》：Data Analysis of Techno-Management Aspects of IOT Enabled Sustainable Microgrid System

本研究针对印度那格浦尔一所工程学院20kW负载需求，设计并评估了由29.4kW光伏阵列、25kW发电机、211kWh蓄电池组和14.1kW变流器构成的独立太阳能微电网系统。通过集成物联网实时监控框架，并运用人类幸福算法（HFA）和红鹿算法（RDA）进行多目标优化验证，系统年发电量达64,465kWh，可靠性达97.5%，且RDA算法成本优化结果优于传统HOMER软件。该研究为机构场景下可持续微电网的技术经济性与运维管理提供了创新解决方案。

　　

随着气候变化问题日益严峻，减少化石燃料消耗产生的二氧化碳（CO₂）排放成为全球焦点。转向核能与可再生能源是降低碳排放的关键路径，其中太阳能光伏（PV）系统因维护简便、无转动部件等优势备受关注。然而，传统微电网研究多聚焦单一技术或经济维度，缺乏对技术实施与管理策略协同作用的综合分析，尤其在物联网（IoT）赋能的可运营性层面存在研究空白。

为此，Vikas Khare与Monica Bhatia聚焦印度那格浦尔一所工程学院的能源需求，开展了面向20kW负载的独立太阳能微电网系统研究。该系统集成29.4kW光伏阵列、25kW发电机、211kWh蓄电池组及14.1kW变流器，并引入物联网框架实现实时监测与运维优化。研究通过技术经济性、可靠性及运营管理三维度评估，并采用人类幸福算法（Human Felicity Algorithm, HFA）与红鹿算法（Red Deer Algorithm, RDA）验证成本效益，最终在《Next Research》发表成果，为机构级微电网的可持续发展提供了理论与实践范式。

关键技术方法包括：（1）基于HOMER软件的系统建模与参数化；（2）物联网传感器网络（辐照度、温度、电能计量等）部署与实时数据采集；（3）可靠性统计模型构建与失负荷概率（LOLP）评估；（4）多目标优化算法（HFA与RDA）对比验证；（5）FPGA（Field-Programmable Gate Array）嵌入式控制与运维调度策略集成。

研究结果

1. 研究区域与资源评估

那格浦尔（北纬21°7′47.7788″，东经79°6′19.7959″）太阳能资源丰富，年辐照量达5.0-5.5kWh/m²/天。预可行性分析确认该地适宜建设太阳能系统，为后续技术设计提供数据支撑。

2. 数学建模与参数化

建立光伏阵列、发电机、蓄电池及变流器的数学模型，明确各组件效率、寿命及成本参数。例如光伏板效率为18.5%，蓄电池循环效率为88%，为系统量化分析奠定基础。

3. 系统技术分析

光伏系统年发电量64,465kWh，年运行4,387小时，容量因子25.1%；发电机补充发电1,645kWh/年。系统总效率达85.2%，满足20kW负载需求。

4. 物联网运维实施

通过辐照度、温度、电能计量等传感器实时监控系统状态，结合FPGA控制器实现故障预警与维护调度，提升运营效率并延长设备寿命。

5. 可靠性与经济性分析

系统可靠性达97.5%，失负荷概率（LOLP）为0.025。平准化能源成本（LCOE）为0.12美元/kWh，初始投资7.8万美元，投资回收期6.2年。

6. 成本验证

HFA与RDA算法验证表明，RDA实现最低成本指标（较HOMER降低8.3%），HFA次之，证明智能算法在可再生能源系统优化中的优越性。

7. 运营管理

提出全生命周期运维策略，涵盖实时监控、预防性维护、能效优化及人员培训，确保系统长期稳定运行。

结论与讨论

该物联网赋能微电网系统实现了技术可行性、经济性与可靠性的平衡。RDA与HFA算法的应用为可再生能源优化提供了新范式，而物联网框架的集成显著提升系统可运营性。研究成果对机构级微电网的碳减排与能源自给具有推广价值，未来可扩展至农村电气化、灾害应急等场景。研究局限性在于未涉及风电混合系统，后续可探索多能互补与跨区域协同优化。