离网混合动力系统与多类型储能单元的成本效益优化框架：AHASSA混合算法的创新应用

为解决离网混合动力系统(HPS)中可再生能源与储能单元(如电池、燃料电池FC、抽水蓄能PHSS)的优化配置问题，研究人员开发了AHASSA混合算法，整合人工蜂鸟算法(AHA)和樽海鞘群算法(SSA)的优势。结果表明，AHASSA在光伏/风电/生物质/电池系统中实现最低度电成本(COE)0.444 /kWh和总净现值成本(TNPC)3460万美元，其中PHSS配置的COE低至0.262/kWh。该研究为偏远地区能源系统提供了兼顾技术经济性的优化方案。

　　

在全球能源转型背景下，离网混合动力系统(Hybrid Power Systems, HPS)因其能整合光伏(PV)、风电(WT)、生物质等多种可再生能源，成为解决偏远地区供电难题的关键技术。然而，这类系统的设计面临双重挑战：一方面，可再生能源的间歇性需要合理配置储能单元(Energy Storage Systems, ESS)，如电池、燃料电池(Fuel Cell, FC)或抽水蓄能(Pumped Hydro Storage System, PHSS)；另一方面，系统成本优化涉及复杂的多目标决策，传统算法易陷入局部最优。现有研究虽提出遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)等方法，但在平衡探索与开发能力方面仍有局限，导致收敛速度慢或解精度不足。

针对这一难题，Hoda Abd El-Sattar等研究人员开发了新型混合优化算法AHASSA，通过融合人工蜂鸟算法(Artificial Hummingbird Algorithm, AHA)的精准搜索与樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)的全局探索能力，显著提升优化性能。该研究发表在《International Journal of Hydrogen Energy》，系统评估了三种HPS配置方案：PV/WT/生物质/电池、PV/WT/生物质/FC和PV/WT/生物质/PHSS，首次将财务指标净现值(NPV)、内部收益率(IRR)与技术指标COE、TNPC同步优化。

关键技术方法包括：1) 建立包含天气数据、负荷曲线和组件参数的HPS数学模型；2) 开发AHASSA混合算法，通过SSA的链式搜索机制增强AHA的多样性；3) 采用多目标函数最小化COE、失电概率(PPSL)和过剩功率(EP)；4) 对比AHA、SSA等5种基准算法验证性能；5) 基于20-100%电池充放电阈值设计能量管理策略。

研究结果
Hybrid system components and mathematical modeling
构建的三类HPS模型中，PHSS展现最高储能效率(80-85%)，而FC系统在长期储能中更具优势。生物质发电机作为基荷电源，有效弥补了PV/WT的波动性。

Objective function and techno-economic criteria
AHASSA优化后，PV/WT/生物质/PHSS组合实现最低COE(0.262 $/kWh)，较电池系统降低41%。权重分析显示ω₁
(COE系数)对结果影响最大。

Power management strategy
提出的充放电控制策略使电池寿命延长17%，通过动态调节生物质发电机输出，将PPSL控制在0.05%以下。

Mathematical modeling of optimization methods
AHASSA在13个基准测试函数中均方误差降低23-68%，收敛速度较AHA提升1.8倍，验证了其全局搜索能力。

Hybrid optimization algorithm AHASSA tests
实际案例中，AHASSA优化的PV/WT/生物质/FC系统虽COE较高(0.496 $/kWh)，但财务指标最优：NPV达3098万美元，IRR为12.37%，投资回收期(PBT)仅9年。

结论与意义
该研究通过AHASSA算法实现了HPS配置的技术经济性突破：1) PHSS方案适合短期储能需求场景，COE最低；2) FC系统因较高的IRR成为长期投资优选；3) 算法层面，SSA的引入使AHA的局部最优规避率提升42%。研究为离网能源系统提供了从设备选型到控制策略的全套优化方法，其创新性体现在：首次将财务可行性分析与多目标优化深度耦合，开发的AHASSA算法可扩展至其他可再生能源组合优化，对推动碳中和目标下的分布式能源发展具有重要实践价值。