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可再生能源微电网中电-热-氢多能流协同调度的约束哈里斯鹰优化方法研究
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年07月26日 来源：Renewable Energy 9.0
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为解决可再生能源微电网中多能流协同调度难题，研究人员提出一种基于约束哈里斯鹰优化算法（HHO）的能源管理策略，整合光伏（PV）、风电、质子交换膜燃料电池热电联产（PEMFC-CHP）、电池储能（BESS）及插电式混合动力汽车（PHEVs），通过蒙特卡洛模拟（MCS）处理不确定性。结果表明，该框架在降低运行成本（320�）、减少碳排放（520 kg CO2）及保障能源供需平衡方面显著优于基准算法，为多能耦合系统提供了高效解决方案。
在能源转型的浪潮中，可再生能源微电网（Microgrids, MGs）正成为实现区域能源灵活调度和低碳目标的关键载体。然而，光伏（PV）、风电的间歇性出力、插电式混合动力汽车（PHEVs）的随机充电行为，以及动态电价市场的复杂性，使得电、热、氢多能流的协同调度面临巨大挑战。现有研究往往仅关注单一能源形式，或忽略氢能系统（如质子交换膜燃料电池热电联产PEMFC-CHP）与电力、热力的深度耦合，导致系统经济性和环保性能难以兼顾。
针对这一难题，研究人员开发了一种基于约束哈里斯鹰优化算法（Constrained Harris Hawks Optimization, HHO）的能源管理框架，首次将电、热、氢三种能量载体纳入统一优化模型。该框架整合了光伏、风电、电池储能系统（BESS）、PEMFC-CHP单元及氢能存储子系统，并采用蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation, MCS）生成电价、负荷和PHEV充电需求的随机场景。通过多目标优化，同步最小化运行成本、碳排放和能源供需失衡风险，同时严格满足功率平衡、储能容量、热力需求等约束条件。
关键技术方法包括：1）构建16总线微电网测试系统模拟多能流交互；2）利用MCS量化可再生能源出力与市场价格的波动性；3）设计约束HHO算法求解高维非线性优化问题；4）设置六种运营场景（如无控PHEV充电、全协调模式等）验证算法鲁棒性。
微电网系统描述
系统架构包含PV、风电、BESS、PEMFC-CHP及电解制氢装置。PEMFC-CHP单元通过电-热-氢三联供实现能源梯级利用，氢能子系统支持跨时段能量转移，而智能PHEV充电策略则动态响应电价信号。
测试系统与参数
基于MATLAB R2022b平台，仿真显示案例6（整合智能PHEV充电与PEMFC-CHP协调）表现最优：运行成本降低至320欧元，碳排放减少至520 kg CO2，且实现零负荷缺额。相较传统粒子群算法，HHO在求解速度和收敛性上提升显著。
结论与意义
该研究突破了多能流协同调度的技术瓶颈，证明了HHO算法在复杂约束下的优越性。通过氢能与PEMFC-CHP的深度整合，微电网可在高比例可再生能源下维持经济、低碳、可靠的运行。未来可扩展至多微电网互联或实时市场竞价场景，为能源互联网提供核心方法论支撑。
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