基于灰雁优化与抗干扰动态积分神经网络的智能电网可再生能源集成电源管理研究

本文提出了一种创新的混合电源管理策略（GGO-AIDINN），通过结合灰雁优化算法（GGO）和抗干扰动态积分神经网络（AIDINN），有效解决智能电网（SG）中可再生能源（RES）间歇性导致的排放与成本问题。该方法在MATLAB平台实现，相比传统技术（如FLC、NSGA-II），将运营成本降至1328美元/MW，排放量控制在13.76 kg/MW，效率高达98.7%，为可持续能源管理提供了突破性解决方案。

　　

亮点

• 本文提出了一种结合灰雁优化（GGO）与抗干扰动态积分神经网络（AIDINN）的混合方法，为智能电网（SG）电源管理设立了优化与预测协同的新标杆。

• GGO-AIDINN框架实现了创纪录的低运营成本（1328美元/MW），显著优于模糊逻辑控制（FLC）和非支配排序遗传算法（NSGA-II），后者成本分别为1546美元/MW和1339美元/MW。

• 该方法具有显著环境效益，将排放量降至13.76 kg/MW，支持智能电网的可持续能源实践。

• GGO-AIDINN模型运行效率高达98.7%，超越传统与当代方法，实现对可再生能源（RE）资源的最大化利用。

• 该方案对可再生能源供应波动表现出强韧性，确保智能电网在多变条件下的稳定运行。

结论

本文提出的GGO-AIDINN混合技术通过协同优化资源分配（GGO）与能耗预测（AIDINN），显著降低了智能电网（SG）整合可再生能源（RES）和电池储能系统（BESS）的运营成本与排放。实验证明，该方案在成本控制（1328美元/MW）、排放减少（13.76 kg/MW）和效率提升（98.7%）方面均优于现有方法，为构建可持续能源系统提供了关键技术支撑。