基于改进灰狼优化算法的孤岛多能微电网重力储能调度策略

《Electric Power Systems Research》：A dispatch strategy for islanded multi-energy microgrid incorporating gravity-based energy storage based on an IGWO algorithm

　　

•针对山区定制，将重力储能与碳闭环技术相结合，以解决多能供需匹配和减排挑战。
•建立"电-气-热-碳"多能耦合模型，定义多设备协同运行机制。
•改进灰狼优化算法，提高目标调度精度和收敛速度。
•在多个场景下进行验证，实现风光消纳率、碳排放和运行成本的三重优化。
•确定最优重力储能容量，展示工程适用性和实际参考价值。

**引言**

在双碳目标的引领下，可再生能源大规模并网已成为能源结构转型的核心方向[1,2]。作为风能和太阳能资源丰富的地区，山区凭借其独特的地理条件，拥有巨大的可再生能源开发潜力[3,4]。然而，风能和太阳能发电具有高度间歇性和波动性，加上多能供需不匹配，导致系统运行成本高、碳排放量大、可再生能源利用率低等重大挑战。微网是指一种局部能源系统，它汇集分布式能源资源、储能系统和各种负荷，可以以并网或孤岛模式运行，为当地供电[5,6]。多能微网进一步利用耦合组件实现不同能源网络之间的能量转换和互动，协调分布式资源以缓解风光出力波动，提高综合能源利用效率。这项技术为山区大规模开发可再生能源提供了有效的技术途径。

储能技术是确保微网稳定运行的关键基础。目前，电池储能和压缩空气储能在微网中得到广泛应用，如文献[7,8]所述。然而，电池储能存在生命周期短、回收成本高的问题，而压缩空气储能面临显著的地理限制。重力储能系统（GESS）作为一种新型机械储能技术[9,10]，利用重力势能进行转换，具有延长生命周期、环保和地形适应性强等优势，特别适合山区地形。通过灵活充放电来适应过剩的可再生能源，它非常适合山区孤岛式多能微网。此外，对于山区孤岛式多能微网的调度，还需要考虑碳回收约束。文献[11]报道了有关综合能源系统碳约束最优调度的研究。结合碳捕获和电能制气（P2G）技术，可以建立"捕获-转换-再利用"的碳循环，进一步降低系统碳排放，实现经济和环境效益的协同优化。

目前，文献[12,13]在多能调度优化研究方面取得了进展。一些研究聚焦于单一储能形式与风光电力的协调调度，采用粒子群优化和遗传算法等传统优化算法求解调度模型[14]，但忽视了利用山区地形独特储能潜力和协调碳循环的双重需求。虽然近期研究[15,16]探索了重力储能技术在能源系统中的应用，但其范围仅限于特定场景或评估水平。前者建立了一个基于活塞-容器重力储能的冷热电三联供微网调度模型，专注于电-冷耦合运行，未考虑气-热网络或碳约束。后者研究了山区重力储能的技术经济性能及全球资源潜力，但未涉及多能协调调度或碳排放约束。在这些已有成果的基础上，本文进一步将研究扩展到复杂的"电-气-热-碳"耦合多能流场景，并开发了针对综合成本目标的优化调度方法，以协调经济效益、低碳性能和可再生能源利用。文献[17,18]提出了灰狼优化（GWO）算法，这是一种具有结构简单和强全局搜索能力等优点的新型群智能方法。然而，在解决多约束优化问题时，GWO仍存在初始种群均匀性不足和局部搜索能力弱的问题。

与此同时，关于山区能源系统和重力储能的代表性研究，从多个角度提供了理解重力储能山区适用性的多面洞见。文献[19]刻画了山区特有的地形属性，包括自然高程差和电网薄弱状况，并总结了多种储能方案及山区微网示范项目实例。该研究定性识别了山区场景下部署重力储能的固有自然地形前提。文献[20]提出了一种针对山区高程特征的新型双轨缆车式山区重力储能配置，该配置采用当地山石以减少材料和运输支出。技术经济仿真验证了其与山区光伏耦合运行的可行性，并为面向山区的重力储能实施提供了工程证据。文献[21]对城郊太阳能-重力储能混合电站进行了地理空间技术经济评估，指出山区重力储能部署需要针对地形进行设计，而非直接复制平原地区的方案。综合上述研究发现，这些研究从多个角度说明了在山区开展重力储能研究的可行性和必要性。

然而，这些研究中没有任何一项将GESS与碳捕获与封存（CCS）、电能制气（P2G）和热电联产（CHP）机组整合到统一的山区孤岛式多能微网调度框架中，也未在经济目标中考虑碳排放惩罚和风光弃电惩罚。

为解决这些研究空白，本文提出了一种基于改进灰狼优化（IGWO）算法的山区孤岛式多能微网多能协调调度方法。首先，构建了一个多能闭环孤岛微网系统框架，整合了风力涡轮机、光伏、碳捕获、CHP[22,23]、碳储罐、P2G和GESS，实现了碳循环和多能协调的深度融合。其次，通过拉丁超立方抽样优化初始种群分布并整合粒子群优化来增强局部搜索能力，从而改进了传统GWO算法，提高了目标调度问题的收敛速度和精度。最后，建立了一个考虑电、气、热、碳多重平衡约束的调度模型，以最小化系统总成本为目标，其中纳入了碳排放惩罚和风光弃电惩罚，以反映低碳和可再生能源利用要求。通过案例分析验证了模型和算法的有效性。本研究为山区实现多能系统低碳、稳定和经济运行提供了理论和实践支持。

**研究技术路线**

为明确本研究的整体研究框架，图1展示了涵盖理论准备、系统建模、算法构建和数值验证的总体技术路线图。整个研究过程分为三个顺序阶段：理论基础与数据准备、系统建模与改进IGWO算法开发、以及案例仿真与定量分析。基于全面的文献综述和……

**目标函数**

本文提出了一种集成重力储能和多能协调的孤岛多能微网优化调度模型。该模型旨在最小化总成本、减少碳排放并最大化可再生能源消纳，表示为：
min F = FOM + FGESS + FQE + Fz + FCO2 + Fcpv + Fcwind + Faer
其中：FOM表示设备运行成本，单位为人民币元；FGESS表示重力储能充放电成本，单位为人民币元；FQ表示购气成本……

**灰狼优化算法**

灰狼优化器算法借鉴了生物仿生学原理，模拟狼群狩猎行为。整个捕猎过程包括社会等级形成、包围猎物、狩猎、攻击猎物和搜索猎物[24]。
在迭代过程中，整个狼群将被分为α狼、β狼、δ狼和其余的ω个体狼，分为从高到低的4个等级。等级越高，适应度越好。在狩猎过程中，灰狼……

**案例分析**

本研究聚焦于一个可再生能源装机比例高的山区孤岛电网系统，主要以电负荷和热负荷为主。其结构如图2所示。孤岛多能微网资源参数列于表4。值得注意的是，碳储罐（CST）的最大容量策略性地设定为20吨。这一特定容量是基于典型的5 MW CCS机组处理规模和时间……

**结论**

本文针对山区孤岛多能微网清洁能源消纳率低、山区出力波动剧烈等挑战，传统调度策略难以平衡经济和低碳目标与系统稳定性。本文优化了"电-气-热-碳"协调调度框架，整合了GESS、CCS和P2G技术建立数学模型，并通过改进的……求解。

**CRediT作者贡献声明**

黄文涛：写作——审稿与编辑。聂晓雨：写作——原稿撰写、可视化、验证、软件、调查、数据整理。吕一帆：调查。王舒怡：形式分析。何俊：资金获取。邓宏伟：方法论。颜鹏辉：资源。陈清华：验证。

黄文涛 | 聂晓雨 | 吕一帆 | 王舒怡 | 何俊 | 邓宏伟 | 颜鹏辉 | 陈清华