融合数据预测与增强优化器的燃料电池混合能源系统季节性规模框架：中国案例研究

本文提出了一种集成数据预测、增强优化器和季节性变化分析的混合能源系统（含燃料电池）规模优化新框架，以中国北京为案例，通过多目标优化（MO-EWAA）和混合预测方法（MO-EWAAANN）显著提升系统经济性（TCHSO）、供电可靠性（PPSHI、HPSHI）与季节适应性，为可再生能源系统设计提供创新方法论。

　　

Highlight

基于对现有文献的回顾，本文总结的研究空白如下：

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  尽管近期研究广泛使用真实数据用于混合能源系统规模优化，但极少有工作将预测性可再生能源因素（如太阳辐照度、环境温度、风速和负荷需求）纳入优化过程。缺乏预测模型限制了系统的灵活性和长期性能，常导致非最优规模结果。

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  多数研究采用单一目标优化方法，以传统低成本目标为主并辅以可靠性约束。此类方法虽在初期基准测试中稳健，但无法竞争性地优化其他设计目标。多目标优化模型（尤其是基于模糊决策工具者）能提供更全面的成本-可靠性-性能权衡框架，但此类先进方法在混合能源系统研究中仍未普及。

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  可再生能源可用性的季节性变化是另一未被充分探索的特征。现有工作大多未评估季节性变化对系统性能和规模的影响，而这对全年可靠性至关重要。将季节性能源预测协同整合至规模模型中可显著增强混合系统设计与运营，但现有研究对此系统性探索不足。

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  尽管多数研究使用传统或基础元启发算法处理混合系统规模问题，这些算法常存在早熟收敛和局部最优陷阱问题，削弱了解的鲁棒性。因此，构建并验证新型增强元启发方法以提升全局搜索能力和解多样性对多目标复杂规模问题至关重要。

Methodology

本节展示了一种新型规模框架的理论模型，该框架针对中国北京地区设计，包含光伏、风能资源及基于氢储能的燃料电池系统，项目寿命20年。同时，构建了模糊多目标规模框架的三维目标函数，并阐述了优化问题的相关约束。此外，提出了一种混合多目标增强加权平均算法（MO-EWAA）与人工神经网络（ANN）结合的预测方法，用于规模优化。

Under study region and data

本研究以中国北京地区（北纬39°54′15″，东经116°24′26″，海拔11米）为例，实施光伏/风电/燃料电池（PV/WT/FC）能源系统规模框架，以供应商业综合体年负荷。图3、图4、图5展示了北京地区的全球水平辐照度、温度和风速潜力[51][52][53]。小时平均辐照度、温度、风速和商业负荷数据见附表。

Conclusion

本文提出了一种新型规模框架，用于优化光伏/风电/燃料电池（PV/WT/FC）系统配置，以满足中国北京商业综合体的年负荷需求。该框架采用三维目标函数，最小化总混合系统运营成本（TCHSO）、电力供应短缺指数（PPSHI）和小时供应短缺指数（HPSHI），并应用新型多目标优化器MO-EWAA。同时，使用混合预测方法MO-EWAAANN基于预测数据完成系统规模优化。研究证明了所提多目标优化器的优越性。