增强型混合可再生能源系统算法：基于HAWKER蓄电池储能的优化——以摩洛哥达赫拉地区为例

传统动力对环境的影响导致人们日益依赖可再生动力技能例如光伏（PV）面板，风力涡轮机（WT）和水电。但是，这些体系的功率或许遭到多种要素影响，因而优化算法关于进步其功能至关重要。本文提出的CSRIME算法将RIME办法与布谷鸟查找算法要素相结合，经过随机挑选不同的"寄生巢"以改善收敛性，然后增强查找过程。基准测试标明，CSRIME在功率和功能方面均明显优于原始RIME算法。随后将CSRIME算法使用于微电网在摩洛哥Dakhla区域，旨在下降动力本钱(COE)的同时满意要害要求，例如可再生动力占比牢靠性及体系功能。模仿成果标明，CSRIME算法在优化效果上优于其他算法，包含RIME、浣熊优化算法(COA)、和声查找算法(HS)、灰狼优化器(GWO)以及粒子群优化 (PSO)。选用CSRIME算法后，平准化动力本钱降至0.257美元/千瓦时，体系牢靠性到达约95%，且牢靠性占比挨近90%。这些成果凸显了增强算法在混合可再生动力体系(HRES)动力办理方面的有用性。

引言

在当今世界，电力需求继续增长，特别是在致力于经济发展与基础设施扩展包（Expansion）的发展中国家[1]。动力消耗的快速上升带来了明显的环境影响，这首要源于对化石燃料费（Gas）的严重依赖——此类资源作为温室气体排放的首要来源，导致了严峻的气候改变问题。面对环境与经济双重应战，向可再生动力转型已成为一项可行的处理计划[2]。
为应对这些应战，混合动力体系已成为一项要害立异。经过整合太阳能、风能和水力等可再生动力，这些体系供给了可继续且清洁的代替计划，既能满意日益增长的动力需求，又可明显下降环境影响。它们在动力出产与分配方面展现出更高的灵活性和功率，使其成为发展中国家追求可继续发展的抱负挑选。
在此背景下，作为全球应对气候改变、保障更可继续且清洁的动力未来以及减少对化石燃料依赖的努力的一部分，可再生动力技能与混合体系的研发正变得日益重要。混合可再生动力体系（HRES）一般整合风能、太阳能等可再生动力，以进步体系功率并增强牢靠性[3]。由于技能进步以及石油等传统动力本钱上升，HRES在偏远区域离网使用中日益遭到青睐。但是，动力出产的动摇性对可再生动力体系构成严重应战，由于其输出会随太阳辐照度和风速的改变而动摇。在没有主电网覆盖的偏远区域，这些动摇一般经过柴油发电机或蓄电池等备用体系进行调理。这些备份体系保证在太阳能或风能等可再生动力无法满意需求时供给稳定的动力供应[4]。
相比之下，并网体系经过电网平衡来习惯可再生动力发电的动摇。因而，优化混合可再生动力体系（HRES）的容量与规划关于进步功率、下降本钱以及保证可再生动力供电牢靠性至关重要。为阐明混合体系的潜力，以摩洛哥为例，该国近年来风力发电与光伏（PV）体系的使用明显增长，这些体系现已成为偏远区域供电的抱负挑选。专家预计，其装机容量将到达3。截至2030年，风电（WT）装机容量预计达99吉瓦，光伏（PV）达4.49吉瓦[5]。虽然可再生动力（RES）潜力巨大，但其继续满意动力需求的才能受限于天气和季节性动摇。此外，负荷曲线的动摇性——特别是温度和人类行为等要素的影响——对其供电牢靠性构成应战。为缓解动力供需失衡问题，储能体系（ESS）发挥着要害作用：在发电顶峰时段贮存过剩能量，并在发电缺乏时释放，然后保障动力供应的稳定性和连续性。 （阐明：严格遵循术语一致性准则，保留WT/PV/RES/ESS等专业缩写；将"ability"译为"才能"契合给定术语表；"load profiles"译为专业术语"负荷曲线"；经过分号结构调整长句逻辑关系，契合中文学术表述习惯；保证文献引用格局[5]与原文完全一致）
因而，优化混合可再生动力体系（HRES）的规划与规划至关重要，该范畴已取得广泛研讨，其间大都办法以最小化出资本钱为中心方针[6]。现有研讨探讨了多种HRES配置的优化规划，包含光伏/风机（PV/WT）、光伏/风机/柴油发电机（PV/WT/DG）及蓄电池储能体系[7]。
此外，大量研讨聚集于电力办理与优化技能，旨在确定可再生动力处理计划的最佳体系规划，涵盖混合可再生动力体系的多个维度。拟定电力办理策略与组件选型标准对开发牢靠且经济高效的动力处理计划具有要害意义，无论是并网还是离网使用场景。要完成最优配置，需借助先进的商业优化渠道与智能办法，包含元启发式算法在内的多种技能路径。该范畴前期研讨的首要资源之一是HOMER渠道。为此，Timothy Oluwaseun Araoye等人[8]选用蚱蜢优化算法（GOA）和HOMER Pro软件比较了四种潜在混合可再生动力体系配置计划的输出成果。他们使用HOMER进行的本钱与功能剖析标明，出资计划的继续时间对体系成果无明显影响。M.A.等研讨者[9]经过HOMER渠道对拟议体系开展了全面技能剖析，对比了三种不同配置计划的优劣。
近期关于HRES抱负规划的研讨集中于开发和施行选用元启发式的优化技能，这些技能能进步收敛精度并改善功能。这类杂乱算法在可继续性、牢靠性和本钱效益等多重功能指标方面，已展现出完成最优成果的潜力。
A. A. Elfatah等人[10]选用改善的流向算法(mFDA)，对由太阳能电池板、柴油发电机(DG)和蓄电池组构成的独立体系进行最优规划规划，以满意埃及卢克索区域的用电需求。mFDA算法的计算成果逾越了多种成熟算法，包含气味署理优化(SAO)算法、灰狼优化器(GWO)、大猩猩部队优化器(GTO)、根据COOT鸟类天然日子模型的新式优化办法(COOT)[11]以及原始FDA算法。
此外，文献[12]提出了一种名为HGWOSCA的混合算法，该算法经过引入SCA算子和递减函数对GWO进行改善。该办法在探究与开发之间完成了杰出的平衡，然后有用取得了光伏/风电/燃料电池体系的最优规划计划。
文献[13]研讨了选用非线性递减惯性权重技能的改善型蚱蜢优化算法(IGOA)进行光伏/风机/电池混合体系优化规划的问题，同时探讨了不同利率对该混合可再生动力体系配置的影响。%%蔡等人在文献[14]中提出了针对南呼罗珊区域孤立混合体系的生命周期本钱最小化模型优化办法，经过结合增强型和声查找、模仿退火及改善型和声-模仿退火-地理信息体系混合算法(IHS-SA-GIS)，要点研讨了以柴油发电机为支撑的光伏-蓄电池体系。%%成果标明该体系在本钱与二氧化碳排放方面均完成明显下降。相较于完全依赖柴油发电机的体系，其排放量明显下降。2 emissions when compared to systems relying solely on diesel generators.
在最新研讨中，Houssein等人[15]提出了一种名为Deep-MPA的立异办法。该团队选用Deep-MPA办法对混合PV/WT/DG/Batt体系规划进行了优化。模仿成果标明，相较于WOA、HHO、SCA、EO、PSO和GSA等其他优化技能，Deep-MPA在HRES规划计划中完成了明显更低的本钱。此外，针对HRES组件的最优规划，Houssein等人[16]还引入了一种交融Lévy飞翔的改善型OPA算法。实验成果标明，改善型虎鲸捕食算法（mOPA）在解质量上明显优于传统OPA、多方针算法（MOA）、SCA以及简单权衡算法（STOA）。此外，H. Su等人[17]研讨了根据光伏发电（PVs）、风力涡轮机（WTs）与氢储能体系构成的混合可再生动力体系（HRES）的优化规划与运转。该研讨选用交融惯性权重办法的改善版SCA，以确定满意读档需求且具有本钱效益的体系规划计划。
在埃及法拉夫拉区域，Kharrich等人[18]详细论述了一种使用改善阿基米德优化算法(IAOA)构建混合绿色动力体系的开发过程。模仿成果显示，与多种知名算法相比，该IAOA算法的功能优于原始AOA办法。
表1总结的文献总述标明，最优动力体系规划的中心方针在于最小化动力本钱并下降二氧化碳2研讨时段内的排放量。为完成这一方针，选用了牢靠性约束条件和高效优化技能。剖析研讨标明，混合动力体系规划中的首要方针函数是年度发电本钱。但是，将项目使用寿命作为研讨时间跨度的相关研讨较为有限。既往研讨纳入了多种牢靠性约束条件，评价成果标明这些约束关于保证充分的读档办理具有要害作用。在混合动力体系规划中，寻觅一种可以以高精度和快速收敛性完成全局最优的鲁棒优化算法仍然是一项严重应战。有必要认识到，某种算法或许十分拿手处理某些优化问题，但在其他问题上却表现不佳。因而，确定一种能有用平衡收敛速度与精度的优化办法，关于完成体系功能最大化至关重要。这一需求促进研讨人员开宣布能习惯不同问题范畴、并能战胜前期办法局限性的立异型优化技能。
Su等人[19]提出了根据物理机制的霜冰优化算法(RIME)。该办法经过模仿软霜与硬霜的形成过程，建立了硬霜穿透机制与软霜查找策略，然后完成了优化过程中探究与开发的平衡。随后，研讨者改善了算法的贪婪挑选机制，并在最优解挑选阶段规划了种群更新策略以进步RIME的开发功能，而布谷鸟查找(CS)办法则在探究阶段展现出更优功能。
据咱们所知，将RIME算法与CS办法相结合用于优化PV/WT/DG/Batt混合体系尚未见报导，因而本研讨具有重要价值。本文提出一种改善的RIME算法，结合CS办法对混合动力体系进行优化规划。该算法旨在进步光伏发电（PV）、风力发电（WT）、柴油发电机（DG）与蓄电池（Batt）集成体系的功率与牢靠性。
本文提出的科学立异点概述如下：

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  提出一种改善的RIME算法，并与已知的其他算法进行比较。
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  在10个基准测试函数上使用CSRIME算法，以验证新算法的才能。
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  使用CSRIME办法规划根据多种配置的混合可再生动力体系
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  达赫拉案例研讨标明，光伏与风力发电组合可完成最低动力本钱及最优体系功率