微电网调度设计的自适应鲁棒多目标优化算法RMOEA-REDE：平衡收敛性与鲁棒性的新策略

为解决微电网调度中因新能源波动导致的稳定性与经济性矛盾，研究人员开发了自适应鲁棒多目标优化算法RMOEA-REDE。该算法通过进化状态指标(ESI)动态选择收敛驱动或鲁棒驱动策略，提出灵敏度决策变量划分和区域鲁棒性评估方法，在基准测试和微电网调度案例中均展现出优越性能，为复杂不确定环境下的能源优化提供了新工具。

　　

在能源转型的大背景下，微电网作为整合分布式可再生能源的新型电力系统，其调度优化面临严峻挑战。风能、太阳能等清洁能源的间歇性特征，使得传统优化算法获得的调度方案在真实运行中常因功率波动而失效——要么导致系统稳定性下降，要么造成经济效益大幅缩水。更棘手的是，决策变量扰动会引发目标函数值漂移，使优化结果在帕累托前沿(Pareto Front, PF)上的位置发生不可预测的变化，这种现象被归类为鲁棒优化问题(Robust Optimization Problem)。现有算法往往难以兼顾解的收敛精度与抗干扰能力：过度追求鲁棒性会使种群陷入局部最优，而单纯强调收敛性又可能丢失关键鲁棒解。

针对这一行业痛点，来自中国电子科技大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表创新成果，提出名为RMOEA-REDE的自适应鲁棒多目标进化算法。该研究创造性地构建了进化状态指标(Evolution State Indicator, ESI)作为策略选择器，像"智能开关"般在收敛驱动与鲁棒驱动策略间动态切换。算法在微电网日前优化调度案例中验证时，不仅将运行成本降低12.7%，还使环境效益指标波动范围缩小至传统算法的1/3，为破解"经济性-稳定性"悖论提供了突破性解决方案。

关键技术方法包含：1)基于敏感度分析的决策变量分类技术；2)融合非支配排序与目标空间位移的鲁棒性度量RD；3)区域鲁棒性估计策略；4)包含10个发电单元的微电网测试平台构建。研究团队采用PlatEMO平台进行基准测试，对比NSGA-II、MOEA/D等4种前沿算法。

【文献回顾】
现有研究在采样策略设计、鲁棒性量化和优化策略三个维度存在局限。蒙特卡洛采样虽能精确评估鲁棒性但计算成本高昂，而单点采样易产生偏差。鲁棒性度量方面，传统方法多关注目标值波动幅度，忽视个体在帕累托前沿的相对位置变化。MOEA/D-RO等算法采用固定权重策略，难以适应不同类型鲁棒Pareto前沿(RPFs)的动态需求。

【算法设计】
RMOEA-REDE的创新架构体现在：1)通过ESI函数实时监测种群进化状态，当ESI值超过随机阈值时启动鲁棒驱动策略，否则执行收敛驱动；2)鲁棒驱动阶段将决策变量分为高/低敏感度两类，对高敏感度变量施加基于RD指标的惩罚函数；3)收敛驱动阶段采用双层排序机制，先按非支配关系分级，再通过区域鲁棒估计筛选临界层个体。

【实验验证】
在ZDT、DTLZ系列基准问题上，新算法的超体积指标(HV)平均提升19.8%。特别在第四类RPFs问题(鲁棒前沿完全由鲁棒区域边界构成)中表现突出，因传统算法在此类场景下会丢失38%以上的鲁棒解。计算效率方面，得益于自适应策略，函数评估次数比MOEA/D-RO减少22.4%。

【微电网应用】
构建的微电网调度模型包含光伏阵列、风力涡轮机等10个发电单元，目标函数为：min F(x)=(运行成本,环境效益)。算法成功找到一组鲁棒解，在±5%功率波动下仍保持成本波动<0.8%，显著优于对比算法3.2%的波动水平。调度方案中风电渗透率达43%时，系统仍维持电压稳定性。

【结论与展望】
该研究突破性地实现了算法收敛性与鲁棒性的动态平衡：1)ESI机制使算法在进化早期侧重收敛，后期侧重鲁棒性保持；2)RD指标首次同时考量目标值波动与非支配层级变化；3)区域鲁棒估计策略有效解决了临界层个体选择难题。实际应用中，算法可扩展至含储能系统的混合微电网场景，未来研究将探索量子计算加速采样过程。这项工作为电力系统"高比例可再生能源"转型提供了关键算法支撑。