基于改进混合算法的综合能源配电网系统优化：电压偏差、线损与成本协同最小化

针对含光伏(PV)、风电(WT)、电动汽车(EV)、静止无功补偿器(SVC)和储能系统(BES)的综合能源配电网选址定容及运行调度问题，研究人员提出改进MOGA+APSO混合算法。通过两阶段优化实现电压偏差稳定至1.0 p.u.、线损率降至2.90%，建设与运行成本分别优化至1.202亿元和1.69万元，较同类算法提升34.5%降损效果和9.91%成本节约，为高比例新能源接入配网提供创新解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，高比例可再生能源接入给配电网带来严峻挑战。光伏(PV)和风电(WT)的间歇性、电动汽车(EV)充电负荷的随机性，常导致配电网出现潮流紊乱、电压失稳和线损激增。更棘手的是，传统优化方法难以兼顾静止无功补偿器(SVC)与储能系统(BES)的协同调度，造成建设成本攀升而运行效率低下。这些问题严重制约"双碳"目标下新型电力系统的构建，亟需开发兼顾经济性与稳定性的创新算法。

针对这一科学难题，中国某研究团队在《Renewable Energy Focus》发表研究，提出改进多目标遗传算法(MOGA)与自适应粒子群优化(APSO)的混合策略。通过IEEE-69节点仿真验证，该方案成功将平均电压偏差控制在1.0 p.u.，线损率降低至2.90%，同时实现1.202亿元建设成本和1.69万元日运行成本的双重优化。这项突破为含多类型新能源的配电网规划提供了标杆式解决方案。

研究团队采用三项核心技术：1）基于非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)框架处理PV/WT/EV选址定容；2）引入自适应惯性权重的粒子群优化(APSO)调度SVC/BES日内出力；3）建立包含电压偏差、线损率和成本的三目标函数体系。所有仿真均基于MATLAB 2024b平台，以河北地区实际参数校准的IEEE-69节点系统为测试基准。

Modelling of the proposed hybrid power distribution network
研究构建了含PV-WT-EV-SVC-BES的复杂配网模型。第一阶段MOGA通过分层非支配排序，将设备选址方案划分为h=1至h=s的帕累托前沿等级，其中h=1层方案同时优化电压偏差、线损和成本三目标。数学上定义支配关系F(h_s-1
)={P_s-1
|P_s-1
∈P,??P_n-1

??P-P_s-1
-P_s-2
-···P₁
}，确保最优解分布性。

Outcomes and discussions
仿真显示：采用单晶硅PERC双面组件(效率95.5%)的PV和永磁直驱风机(效率90%)时，最优方案使电压合格率提升至98.7%。特别地，SVC与BES协同调度使峰谷差缩小31.2%，较单独使用BES方案多降低9.8个百分点。成本分析表明，尽管初始投资增加12%，但全生命周期成本下降23.4%。

研究结论与意义
该研究首创性地将改进MOGA与APSO耦合应用于综合能源配网优化：1）首创两阶段框架破解"规划-运行"耦合难题，MOGA阶段生成Pareto解集作为APSO阶段的初始参数；2）证明SVC与BES协同可将电压恢复时间缩短40%；3）相比传统CALMO、MOROA等算法，混合算法收敛速度提升2.3倍。这项成果不仅为高比例新能源并网提供技术路径，其分层优化思想还可推广至微电网、虚拟电厂等领域。Yixi Zhang等作者特别指出，未来可结合深度强化学习(DRL)处理更复杂的不确定性场景。