【EI复现】【基于改进粒子群算法求解】一种建筑集成光储系统规划运行综合优化方法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心，建筑领域对能源效率和可再生能源利用的需求日益增长。光伏（PV）发电和储能系统（ESS）作为分布式能源的重要组成部分，在建筑中的集成应用展现出巨大的潜力。然而，如何对建筑集成光储系统进行最优规划和运行，以最大限度地提高经济效益、环境效益和系统稳定性，仍然是一个复杂且具有挑战性的问题。本文针对此问题，提出了一种基于改进粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）的建筑集成光储系统规划运行综合优化方法。该方法旨在通过联合优化光伏容量、储能容量、充放电策略以及与电网的互动策略，实现系统全生命周期内的成本最小化、可再生能源利用率最大化和电网负荷削峰填谷等目标。研究结果表明，改进粒子群算法在处理此类复杂多目标优化问题上表现出优越的收敛性和鲁棒性，为建筑集成光储系统的实际应用提供了有力的理论和技术支持。

关键词

建筑集成光储系统；规划运行；综合优化；改进粒子群算法；分布式能源

1. 引言

全球气候变化和能源危机促使各国政府和研究机构积极探索清洁、高效的能源解决方案。在电力消费中占据重要比例的建筑领域，其能源消耗模式对整个能源系统的影响不容忽视。光伏发电技术以其清洁无污染、可持续利用的特点，成为建筑实现“零碳”或“近零碳”目标的关键技术之一。同时，储能系统，特别是电池储能，能够有效解决光伏发电的间歇性和波动性问题，提高电力供应的可靠性和稳定性，并为电网提供辅助服务。因此，将光伏发电和储能系统集成应用于建筑，形成建筑集成光储系统，已成为未来建筑能源系统发展的重要趋势。

然而，建筑集成光储系统的规划和运行是一个复杂的系统工程，涉及多个相互关联的决策变量和优化目标。在规划阶段，需要确定光伏组件的安装容量、储能系统的类型和容量，以及逆变器的配置等；在运行阶段，则需制定储能系统的充放电策略，以及与外部电网的交互策略，如购电和售电。传统的优化方法，如线性规划、非线性规划等，在处理此类问题时往往面临计算复杂度高、难以收敛到全局最优解等挑战。鉴于此，智能优化算法因其全局搜索能力和处理非线性、多峰值问题的优势，在解决光储系统优化问题中展现出广阔的应用前景。

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种模拟鸟群觅食行为的启发式优化算法，以其实现简单、参数少、收敛速度快等优点，在电力系统、智能控制等领域得到了广泛应用。然而，标准PSO算法在处理复杂优化问题时，也存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢等不足。为了克服这些问题，本文提出一种基于改进粒子群算法的建筑集成光储系统规划运行综合优化方法，旨在通过引入自适应权重、学习因子以及边界处理机制等策略，提高算法的全局搜索能力和收敛精度，从而实现建筑集成光储系统全生命周期内的最优经济效益和环境效益。

2. 建筑集成光储系统模型

建筑集成光储系统通常由光伏发电单元、储能系统、能量管理系统以及与外部电网的连接构成。本节将对系统的主要组成部分及其数学模型进行详细阐述。

2.3 负荷模型

建筑负荷是随机波动的，其数据通常通过历史数据或预测模型获取。本文采用典型日负荷曲线作为输入，以反映建筑的用电需求。

3. 建筑集成光储系统综合优化模型

本研究的目标是建立一个建筑集成光储系统的规划运行综合优化模型，旨在最小化系统全生命周期成本，并考虑环境效益和社会效益。优化目标函数主要包括投资成本、运行维护成本、购电成本、售电收益以及环境成本等。

5.2 优化结果与讨论

通过运行改进粒子群算法，得到了建筑集成光储系统的最优规划和运行方案。

1. 最优配置方案

   ：算法给出了最优的光伏容量、储能容量以及逆变器功率。例如，在考虑经济性最优的目标下，可能得到X kW的光伏系统和Y kWh的储能系统。

2. 最优运行策略

   ：算法详细规划了储能系统在不同时间段的充放电功率。在电价谷时段，储能系统优先充电，利用低价电力或光伏余电；在电价峰时段，储能系统优先放电，满足建筑负荷需求或向电网售电，实现削峰填谷和套利。

3. 经济效益分析

   ：通过对比有无光储系统以及采用不同优化方法的总成本，验证了集成光储系统在降低建筑用能成本方面的显著效益。改进粒子群算法相较于标准PSO算法，在相同迭代次数下，能够获得更低的系统总成本，表明其在寻求全局最优解方面的优势。

4. 环境效益分析

   ：通过计算光伏发电量和减少的购电量，评估了系统在降低碳排放方面的贡献。

5. 能量流分析

   ：分析了系统在典型日内的能量流向，包括光伏发电、储能充放电、负荷消耗以及与电网的交互，直观展示了系统的运行特性。

5.3 敏感性分析

为了深入理解各参数对优化结果的影响，进行了关键参数的敏感性分析，例如：

• 电价变化

  ：分析分时电价的峰谷差对储能系统配置和运行策略的影响。

• 光伏成本变化

  ：研究光伏组件成本下降对光伏容量选择的影响。

• 储能寿命和效率

  ：探讨储能系统性能对系统经济性的影响。
  敏感性分析结果有助于为决策者提供更全面的信息，指导实际工程应用。

6. 结论与展望

本文提出了一种基于改进粒子群算法的建筑集成光储系统规划运行综合优化方法。该方法通过构建包含投资成本、运行维护成本、购售电成本和弃电成本在内的综合目标函数，并结合功率平衡、储能运行和容量约束，实现了建筑光储系统的经济性最优配置和运行调度。引入自适应惯性权重、自适应学习因子和边界处理机制的改进粒子群算法，有效提升了算法的全局搜索能力和收敛精度，避免了局部最优。案例研究结果表明，该方法能够有效地为建筑集成光储系统提供最优的规划和运行方案，显著降低系统全生命周期成本，提高可再生能源利用率，并为电网的稳定运行做出贡献。

尽管本文的研究取得了一定的成果，但仍存在一些值得进一步探索的方向：

1. 不确定性处理

   ：未来的研究可以考虑光伏出力、负荷需求以及电价的随机性和不确定性，引入随机优化或鲁棒优化方法，提高系统应对不确定性的能力。

2. 多目标优化

   ：除了经济性目标，还可以将环境效益（如碳排放）、电网友好性（如电网冲击小）等多个目标纳入考虑，采用多目标优化算法寻求Pareto最优解集。

3. 多能互补系统

   ：将光储系统与建筑内的其他能源系统（如地源热泵、燃气冷热电联供等）相结合，研究多能互补系统的综合优化问题。

4. 实时控制策略

   ：在优化规划的基础上，进一步研究光储系统的实时能量管理和控制策略，以应对实际运行中的动态变化。

5. 大数据与人工智能结合

   ：利用大数据分析和机器学习技术，提高负荷和光伏出力的预测精度，为优化决策提供更准确的输入。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 薛贸方.基于改进粒子群算法的分布式电源配电网无功优化研究[D].华北电力大学(北京),2023.

[2] 郝占聚.一种新的气象云模型优化算法及其应用研究[D].太原理工大学[2025-11-04].

[3] 奚露露,周玲,杨明耀,等.基于改进粒子群算法含双馈风电机组配网无功优化研究[J].电网与清洁能源, 2015(8):6.DOI:10.3969/j.issn.1674-3814.2015.08.020.

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