未来微电网设计与可靠性评估：一种基于人工智能的分叉方法

《IEEE Transactions on Sustainable Energy》：Future Microgrid Design and Reliability Assessment: A Bifurcated AI-Based Approach

　　现代电网中可再生能源并网规模的快速增长，为资源规划、运行可靠性和成本优化带来了重大挑战。现有的微电网设计方案往往依赖于静态方法或启发式方法，难以应对高维、不确定的能源数据以及极端运行条件。为填补这些不足，本文提出了一种数据驱动的微电网设计框架，将基于机器学习的数据剖析与多层混合优化方案相结合。高分辨率能源数据采用随机、季节性和基于AI的聚类技术的融合方法进行预处理，从而实现向设计集和验证集的自适应划分。设计阶段采用一种混合优化算法，融合群体智能、进化策略和结构化编程，以同时优化成本、可靠性和不确定性。一种分叉架构将系统规模确定与验证分离，利用分段线性公式和贝叶斯可靠性指标，严格评估可再生能源（RES）和储能系统（ESS）的充足性。跨五种设计机制的对比分析表明，所提出的AI增强方法实现了完美的可靠性、最小的误差指标以及优越的资源分配，优于传统算法。所提出的系统实现了最小的供需能量不平衡（RMS = 10.58，MAPE = 1.65），同时表现出零可靠性违例（MOIP = 0，MER = 0，MED = 0，MMD = 1）。此外，该系统保持了零供电中断概率（LPSP = LOLP = 0）、可忽略不计的能量弃损（CR ≈ 0）以及最大能量利用率（EUR ≈ 1），表明其在高维数据集上具有很强的可扩展性。在极端运行场景下进行的压力测试，包括飓风引发的可再生能源短缺和热浪驱动的需求激增，进一步证实了该系统的稳健性…