【多目标优化】光储一体化智慧校园能源调度策略研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

在“双碳”目标引领下，能源结构转型成为全球共识，分布式可再生能源的规模化应用成为降低碳排放、提升能源利用效率的核心路径。智慧校园作为能源消费的重要场景，兼具能源负荷多元、用能时段集中、用户用能需求灵活等特点，同时也是践行绿色能源理念、推广新型能源技术的重要载体。

光伏能源作为清洁可再生能源的重要组成部分，具有取之不尽、用之不竭且就地消纳的优势，适合在校园建筑屋顶、停车场等区域铺设；储能系统则能够有效平抑光伏出力的波动性、间歇性，缓解分布式能源接入对配电网的冲击，同时提升能源供应的可靠性。光储一体化系统将光伏发电与储能装置有机结合，为智慧校园能源供应的清洁化、自主化提供了有效解决方案。

然而，当前智慧校园光储系统能源调度多以单一目标（如降低能耗成本、提升光伏消纳率）为导向，忽略了能源供应可靠性、碳排放强度、电网交互安全性等多维度需求。随着校园用能负荷的日益复杂（如科研设备、电动汽车充电、智慧楼宇调控等），单一目标调度已无法满足校园能源系统的综合优化需求。因此，开展基于多目标优化的光储一体化智慧校园能源调度策略研究，成为破解当前校园能源管理痛点、推动智慧校园绿色低碳发展的关键。

1.2 研究意义

### 理论意义

丰富多目标优化理论在分布式能源调度领域的应用场景，构建适配智慧校园光储系统的多目标优化框架，填补校园场景下光储一体化调度多目标协同优化的理论空白。同时，为分布式能源系统多目标调度模型的构建、求解算法的改进提供新的思路，推动能源调度理论与智慧校园管理理论的交叉融合。

### 实践意义

通过优化光储一体化系统的调度策略，能够有效提升校园光伏能源的消纳率，降低化石能源消耗，减少碳排放，助力校园实现“碳达峰、碳中和”目标；同时，可降低校园能源采购成本，提升能源供应的可靠性和稳定性，保障校园科研、教学、生活等各项活动的正常用能；此外，研究成果可为其他公共建筑（如医院、写字楼、园区）的光储一体化能源调度提供参考，具有广泛的推广价值。

二、智慧校园光储一体化系统构成与特征

2.1 系统构成

智慧校园光储一体化能源系统以“光伏发电+储能装置”为核心，协同常规能源供应系统、负荷侧管理系统、能源监控与调度平台，形成完整的能源产、储、输、用闭环。具体构成如下：

1.  光伏发电单元：主要由安装在校园屋顶、操场看台、停车场顶棚等区域的光伏组件、逆变器等设备组成，负责将太阳能转化为电能，为校园提供清洁电力。

2.  储能单元：包括锂电池、铅酸电池等电化学储能装置，以及储热/储冷等热能储能装置，主要功能是存储光伏多余发电量、平抑光伏出力波动、削峰填谷，提升能源系统的灵活性。

3.  常规能源供应单元：包括市电接入、备用柴油发电机等，作为光储系统的补充，保障极端天气、光伏出力不足等情况下的能源供应。

4.  负荷侧单元：涵盖校园内所有用能负荷，可分为刚性负荷（如教学设备、照明、空调）、柔性负荷（如电动汽车充电、实验室辅助设备）和可调节负荷（如储能式空调、电热水器），不同负荷具有不同的用能特性和调节潜力。

5.  能源监控与调度平台：基于物联网、大数据、人工智能等技术，实现对光伏出力、储能状态、负荷消耗、电网交互等数据的实时采集、监测与分析，为调度策略的制定与执行提供支撑。

2.2 系统特征

1.  能源产出波动性：光伏出力受光照强度、温度、天气等自然因素影响，具有显著的间歇性和波动性，导致能源供应不稳定。

2.  负荷多样性与时空差异性：校园负荷涵盖教学、科研、生活等多个领域，用能时段集中（如上课时间、就餐时间），不同季节、不同区域的负荷需求差异较大，增加了调度难度。

3.  多主体利益关联性：校园能源系统涉及学校（能源消费者）、电网企业（能源供应商）、光伏运维企业等多个主体，各主体的利益诉求存在差异，调度策略需兼顾多方利益。

4.  调控灵活性：负荷侧存在大量可调节负荷，储能单元具有充放电调节能力，为能源调度提供了一定的灵活性空间，可通过优化调度实现多目标协同。

三、多目标优化调度核心目标与约束条件

3.1 核心优化目标

结合智慧校园光储一体化系统的特征和各主体利益诉求，确定多目标优化调度的核心目标，各目标之间存在相互制约关系（如降低成本可能导致碳排放增加、提升可靠性可能增加投资），需通过协同优化实现整体最优。

1.  经济成本最低目标：最小化校园能源系统的综合经济成本，包括光伏运维成本、储能充放电成本、市电采购成本、备用电源启动成本等。计算公式可表示为：

min C = C_grid + C_pv + C_ess + C_backup

其中，C_grid为市电采购成本，C_pv为光伏运维成本，C_ess为储能充放电成本，C_backup为备用电源成本。

2.  碳排放最低目标：最小化校园能源系统的碳排放量，主要针对市电采购、备用柴油发电机发电等化石能源消耗产生的碳排放。计算公式为：

min E = E_grid × P_grid + E_backup × P_backup

其中，E_grid为市电单位碳排放系数，P_grid为市电采购功率，E_backup为备用电源单位碳排放系数，P_backup为备用电源输出功率。

3.  能源供应可靠性最高目标：最大化校园能源供应的可靠性，避免因光伏出力不足、储能故障等导致的负荷缺电。通常采用缺电率（Loss of Load Probability, LOLP）作为评价指标，目标为最小化缺电率：

min LOLP = (总缺电时长 / 总调度时长) × 100%

4.  光伏消纳率最高目标：最大化光伏发电量的就地消纳率，减少光伏多余电量上网对电网的冲击，提升可再生能源利用效率。计算公式为：

max η_pv = (光伏就地消纳电量 / 光伏总发电量) × 100%

3.2 约束条件

调度策略的制定需满足系统运行的物理约束、技术约束和安全约束，确保系统稳定、安全运行。

1.  功率平衡约束：在任意调度时刻，光伏出力、储能充放电功率、市电输入功率、备用电源输出功率的总和需等于校园负荷功率，即：

P_pv(t) + P_ess_dis(t) - P_ess_cha(t) + P_grid(t) + P_backup(t) = P_load(t)

其中，t为调度时刻，P_pv(t)为光伏出力功率，P_ess_dis(t)为储能放电功率，P_ess_cha(t)为储能充电功率，P_grid(t)为市电输入功率，P_backup(t)为备用电源输出功率，P_load(t)为校园负荷功率。

2.  储能系统约束：包括储能容量约束、充放电功率约束和充放电状态约束。储能容量需在最大和最小容量之间，避免过充过放；充放电功率需不超过额定功率；同一时刻储能只能处于充电、放电或待机状态，不能同时充放电。

E_ess_min ≤ E_ess(t) ≤ E_ess_max

P_ess_cha_max ≤ P_ess_cha(t) ≤ 0（充电状态）

0 ≤ P_ess_dis(t) ≤ P_ess_dis_max（放电状态）

其中，E_ess(t)为储能时刻t的容量，E_ess_min、E_ess_max分别为储能最小、最大容量，P_ess_cha_max、P_ess_dis_max分别为储能最大充电、放电功率。

3.  电网交互约束：校园与电网之间的交互功率需在电网允许的范围内，避免过大功率冲击电网，即：

P_grid_min ≤ P_grid(t) ≤ P_grid_max

其中，P_grid_min、P_grid_max分别为电网允许的最小、最大交互功率。

4.  负荷约束：对于刚性负荷，需优先保障供电，不可随意削减；对于柔性负荷，可在一定范围内调节，但需满足用户用能需求。

四、多目标优化调度模型构建

4.1 模型框架

基于上述核心目标和约束条件，构建智慧校园光储一体化多目标优化调度模型框架。模型以调度时刻的功率平衡为核心，结合经济成本、碳排放、可靠性、光伏消纳率等多目标，在各类约束条件下，确定储能充放电策略、市电采购策略、备用电源启动策略和负荷调节策略。

模型的输入参数包括：光伏出力预测数据、校园负荷预测数据、市电价格、储能充放电效率、碳排放系数、储能容量参数、电网交互功率限制等；输出参数包括：各时刻储能充放电功率、市电采购功率、备用电源输出功率、柔性负荷调节量等。

4.2 目标函数构建

将上述核心优化目标转化为数学表达式，构建多目标优化目标函数。由于各目标的量纲不同，需先对各目标进行归一化处理，消除量纲差异，再采用加权求和法将多目标问题转化为单目标问题求解（权重可根据校园的发展需求和各主体利益诉求确定）。

1.  目标函数归一化：采用线性归一化方法，将各目标值映射到[0,1]区间。对于最小化目标（如经济成本、碳排放、缺电率），归一化公式为：

f_i' = (f_i_max - f_i) / (f_i_max - f_i_min)

对于最大化目标（如光伏消纳率），归一化公式为：

f_i' = (f_i - f_i_min) / (f_i_max - f_i_min)

其中，f_i为第i个目标的原始值，f_i_max、f_i_min分别为第i个目标的最大值和最小值，f_i'为归一化后的目标值。

2.  加权求和单目标转化：设各目标的权重为ω_i（ω_i ≥ 0，且Σω_i = 1），则单目标优化函数为：

max F = Σω_i × f_i'

其中，F为加权求和后的总目标函数值，ω_i根据层次分析法、熵权法等确定，体现各目标的重要程度。

4.3 约束条件嵌入

将上述功率平衡约束、储能系统约束、电网交互约束、负荷约束等转化为数学不等式或等式，嵌入到优化模型中，确保模型求解结果满足系统运行的各项要求。

五、优化算法选择与求解

5.1 算法选择

智慧校园光储一体化多目标优化调度模型属于非线性、多约束的复杂优化问题，传统优化算法（如线性规划、整数规划）难以高效求解。因此，选择智能优化算法作为求解工具。结合模型特点，推荐选择以下两种算法：

1.  粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：具有收敛速度快、参数设置简单、鲁棒性强等优点，适合求解非线性优化问题。通过模拟粒子在搜索空间中的飞行和更新，寻找最优解。

2.  非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-Ⅱ）：专为多目标优化问题设计，能够生成 Pareto 最优解集，为决策者提供多个最优方案供选择，避免了加权求和法中权重设置的主观性。

5.2 求解步骤

以 NSGA-Ⅱ 算法为例，说明多目标优化调度模型的求解步骤：

1.  初始化参数：设置种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率等算法参数；确定决策变量（储能充放电功率、市电采购功率等）的取值范围。

2.  种群初始化：随机生成初始种群，每个个体对应一组调度策略。

3.  适应度函数计算：将个体代入目标函数，计算每个个体的多目标适应度值。

4.  非支配排序：对种群中的个体进行非支配排序，划分不同的 Pareto 等级。

5.  拥挤度计算：计算每个个体的拥挤度，衡量个体在 Pareto 前沿的分布均匀性。

6.  选择、交叉、变异操作：基于非支配排序结果和拥挤度，选择优秀个体进行交叉、变异，生成新一代种群。

7.  迭代终止：判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出 Pareto 最优解集；否则返回步骤 3 继续迭代。

8.  方案选择：决策者根据校园的实际需求（如优先降低成本、优先减少碳排放等），从 Pareto 最优解集中选择最优调度方案。

六、案例分析

6.1 案例概况

选取某高校智慧校园作为研究案例，该校园占地面积约 1000 亩，建筑面积 40 万平方米，涵盖教学楼、实验楼、宿舍楼、食堂、体育馆等多种建筑。校园内铺设光伏组件总容量 5MW，配备锂电池储能系统（容量 20MWh，最大充放电功率 5MW），市电接入电压等级为 10kV，备用电源为 2 台 1MW 柴油发电机。校园典型日负荷峰值约 8MW，低谷负荷约 2MW，负荷高峰主要集中在 8:00-12:00、14:00-18:00、20:00-22:00。

6.2 基础数据准备

收集案例校园的基础数据，包括：

1.  光伏出力数据：基于校园所在地的光照资源数据，预测典型日各时刻光伏出力（单位：kW）。

2.  负荷数据：统计典型日各时刻校园负荷数据，区分刚性负荷和柔性负荷（单位：kW）。

3.  经济参数：市电峰谷电价（高峰时段 0.8 元/kWh，平段 0.5 元/kWh，低谷 0.3 元/kWh），光伏运维成本 0.05 元/kWh，储能充放电成本 0.1 元/kWh，柴油发电机发电成本 1.2 元/kWh。

4.  碳排放参数：市电单位碳排放系数 0.6 kg/kWh，柴油发电机单位碳排放系数 2.6 kg/kWh。

5.  系统参数：储能充放电效率 90%，储能最小容量 20%（4MWh），最大容量 100%（20MWh），电网最大输入功率 6MW，最大输出功率 2MW。

6.3 模型求解与结果分析

将基础数据代入构建的多目标优化调度模型，采用 NSGA-Ⅱ 算法求解，得到 Pareto 最优解集。选取 3 个典型方案进行对比分析（方案 1：优先经济成本；方案 2：优先碳排放；方案 3：均衡多目标）：

1.  经济成本对比：方案 1 的经济成本最低（约 2.8 万元/日），方案 2 的经济成本最高（约 3.5 万元/日），方案 3 的经济成本居中（约 3.1 万元/日）。

2.  碳排放对比：方案 2 的碳排放量最低（约 8.2 吨/日），方案 1 的碳排放量最高（约 12.5 吨/日），方案 3 的碳排放量居中（约 10.1 吨/日）。

3.  光伏消纳率对比：方案 2 的光伏消纳率最高（约 92%），方案 1 的光伏消纳率最低（约 78%），方案 3 的光伏消纳率居中（约 85%）。

4.  缺电率对比：三个方案的缺电率均较低（≤0.5%），其中方案 3 的缺电率最低（约 0.2%），保障了能源供应的可靠性。

结果分析表明，均衡多目标的方案 3 能够在经济成本、碳排放、光伏消纳率和可靠性之间实现较好的协同优化，更符合智慧校园绿色低碳、经济高效的发展需求，可作为该校园光储一体化系统的最优调度方案。

七、结论与展望

7.1 研究结论

本研究围绕智慧校园光储一体化能源调度的多目标优化问题，构建了涵盖经济成本、碳排放、能源供应可靠性、光伏消纳率的多目标优化调度模型，提出了基于 NSGA-Ⅱ 算法的求解方法，并通过案例分析验证了模型的有效性和可行性。主要结论如下：

1.  多目标优化调度能够有效平衡智慧校园光储系统的经济、环境和可靠性需求，相比单一目标调度，具有更优的综合效益。

2.  构建的多目标优化模型能够合理制定储能充放电策略、市电采购策略和负荷调节策略，提升光伏消纳率，降低碳排放和经济成本。

3.  NSGA-Ⅱ 算法能够高效求解多目标优化调度模型，生成的 Pareto 最优解集为决策者提供了灵活的方案选择空间，均衡多目标的调度方案更适合智慧校园的实际需求。

7.2 未来展望

未来可从以下几个方面进一步深化研究：

1.  考虑不确定性因素：当前模型假设光伏出力和负荷为确定性预测数据，未来可引入随机优化、鲁棒优化方法，考虑光伏出力和负荷的预测误差，提升调度策略的鲁棒性。

2.  引入需求响应机制：结合智慧校园的用能特点，设计个性化的需求响应激励机制，充分挖掘柔性负荷的调节潜力，提升能源调度的灵活性。

3.  多能源协同优化：当前研究主要聚焦于电能调度，未来可拓展至电、热、冷多能源协同调度，构建多能互补的光储一体化系统，进一步提升能源利用效率。

4.  智能化调度平台开发：基于研究成果，开发集数据采集、模型求解、策略执行、实时监控于一体的智能化能源调度平台，实现调度策略的自动化、智能化执行。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘德强,王彬,宁博.智慧校园车辆测速系统中多目标轨迹跟踪算法优化与ARM平台部署研究[J].电脑采购, 2025(23).

[2] 王青威.智慧校园信息系统的云计算资源算法研究[D].广东工业大学[2025-12-25].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.841118.

[3] 张青华,柴争义.高校智慧图书馆边缘计算场景下基于MOEA/D算法的卸载决策[J].周口师范学院学报, 2023, 40(2):51-56.

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2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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