【微电网】【创新未发表】基于淘金优化算法（Gold rush optimizer，GRO）的微电网优化研究附Matlab代码

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一、研究背景与意义

（一）微电网发展现状

在全球能源危机与环境问题日益严峻的背景下，微电网作为整合分布式能源、提高能源利用效率、保障能源供应安全的重要方式，得到了广泛关注与快速发展。微电网包含分布式发电单元（如光伏、风电、微型燃气轮机等）、储能系统、负荷以及控制与保护装置等，能够实现能量的就地生产与消费，在孤岛运行和并网运行两种模式下灵活切换。

近年来，随着分布式能源渗透率的不断提高，微电网的结构愈发复杂，其优化运行面临着诸多挑战。传统的微电网优化主要集中在经济成本最小化、环保效益最大化以及供电可靠性提升等方面，但由于微电网中存在大量的不确定性因素（如光伏出力、风电出力、负荷需求的波动）以及多目标、多约束的复杂优化问题，传统优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）在求解效率、寻优精度以及收敛速度等方面逐渐显现出局限性。

（二）淘金优化算法（GRO）的提出与优势

淘金优化算法（Gold Rush Optimizer，GRO）是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于人类淘金过程中寻找金矿、挖掘金矿以及筛选黄金的行为。该算法通过模拟淘金者在不同区域的搜索策略，实现对优化问题的高效求解。与传统优化算法相比，GRO 具有以下显著优势：

1. 较强的全局搜索能力：GRO 通过设置多个搜索区域（类似淘金区域），并让淘金者在不同区域间进行动态调整，能够有效避免陷入局部最优解，提高全局寻优的概率。

1. 快速的收敛速度：在算法迭代过程中，GRO 根据淘金者的收益情况（对应优化问题的目标函数值）动态调整搜索步长和搜索范围，使得算法能够快速向最优解靠近。

1. 良好的鲁棒性：GRO 对初始参数的设置不敏感，在面对不同类型的优化问题以及存在不确定性因素的场景下，依然能够保持稳定的优化性能。

1. 易于实现与扩展：GRO 的原理简单易懂，算法流程清晰，便于编程实现，同时可以根据具体的优化问题需求，对算法的搜索策略、更新规则等进行灵活调整与扩展。

（三）研究意义

1. 理论意义：本研究将淘金优化算法（GRO）引入微电网优化领域，构建基于 GRO 的微电网优化模型与求解方法，丰富了微电网优化的理论体系，同时也为 GRO 在能源系统优化中的应用提供了新的思路与方向，拓展了 GRO 的应用范围。此外，通过与传统优化算法在微电网优化问题中的对比分析，能够进一步验证 GRO 的优越性，完善 GRO 的理论基础。

1. 实际意义：从工程应用角度来看，基于 GRO 的微电网优化研究能够为微电网的实际运行提供科学、高效的优化决策方案。通过对微电网中分布式能源出力、储能系统充放电策略以及负荷调度等进行优化，能够有效降低微电网的运行成本，减少污染物排放，提高能源利用效率和供电可靠性，为微电网的规模化推广与应用提供有力支撑，助力实现 “双碳” 目标。

二、微电网优化问题分析

（一）微电网优化目标

微电网优化是一个多目标优化问题，不同的应用场景和用户需求下，优化目标的侧重点有所不同。常见的微电网优化目标主要包括以下几个方面：

1. 经济成本最小化：微电网的经济成本主要包括分布式能源的运行成本（如燃料成本、维护成本等）、储能系统的损耗成本、购电成本（并网模式下从大电网购电的费用）以及停电损失成本等。经济成本最小化是微电网优化的核心目标之一，直接关系到微电网的经济效益和市场竞争力。

1. 环保效益最大化：随着环保意识的不断提高，减少污染物排放成为微电网优化的重要目标。微电网中分布式能源（如微型燃气轮机、柴油发电机等）运行时会产生二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物等污染物，环保效益最大化即通过优化调度策略，减少污染物的排放总量，降低微电网对环境的影响。

1. 能源利用效率最大化：提高能源利用效率是微电网可持续发展的关键。通过优化分布式能源的出力分配、储能系统的充放电管理以及负荷的合理调度，减少能源在生产、传输、存储和消费过程中的损耗，提高微电网的综合能源利用效率。

1. 供电可靠性最大化：微电网作为重要的能源供应系统，其供电可靠性直接影响用户的正常生产生活。尤其是在孤岛运行模式下，微电网需要依靠自身的分布式能源和储能系统满足负荷需求，供电可靠性显得更为重要。供电可靠性最大化即通过优化策略，减少停电时间和停电范围，保障用户的用电需求。

（二）微电网优化约束条件

微电网优化过程中需要满足多种约束条件，这些约束条件主要来自于微电网的物理特性、运行规则以及安全要求等方面，具体包括：

1. 功率平衡约束：在微电网运行的任何时刻，分布式能源的总出力、储能系统的充放电功率以及从大电网的购售电功率之和，必须等于负荷的总需求功率，以保证微电网的功率平衡，避免出现功率过剩或不足的情况。

1. 分布式能源出力约束：不同类型的分布式能源具有不同的出力特性和限制条件。例如，光伏电站的出力受光照强度、温度等自然因素影响，存在最大出力和最小出力限制；微型燃气轮机的出力调整存在爬坡率约束，即单位时间内的出力变化不能超过其最大爬坡速率。

1. 储能系统约束：储能系统的运行受到容量、充放电功率以及充放电深度等因素的限制。储能系统的荷电状态（State of Charge，SOC）必须维持在合理的范围内（如 20%-80%），以保证储能系统的使用寿命和运行安全；同时，储能系统的充放电功率不能超过其最大充放电功率限制。

1. 并网约束：在并网运行模式下，微电网与大电网之间的交互功率需要满足大电网的安全运行要求，存在最大购电功率和最大售电功率限制，以避免对大电网的电压、频率等运行参数产生过大影响。

1. 负荷约束：部分负荷（如重要工业负荷）具有不可中断的特性，在优化过程中必须优先满足其用电需求；而对于可调节负荷（如空调、电动汽车充电负荷等），可以在一定范围内进行调度，但需要满足用户的舒适度和使用需求约束。

（三）微电网优化中的不确定性因素

微电网中存在大量的不确定性因素，这些因素会对微电网的优化运行产生显著影响，主要包括：

1. 可再生能源出力不确定性：光伏、风电等可再生能源的出力依赖于自然条件，受光照强度、风速、温度、云层覆盖等因素的影响，具有很强的随机性和波动性，难以准确预测，给微电网的功率平衡和优化调度带来了很大挑战。

1. 负荷需求不确定性：微电网的负荷需求受用户行为、季节变化、天气条件、经济活动等多种因素的影响，也具有一定的随机性和不确定性。例如，居民负荷在工作日和节假日的用电模式差异较大，商业负荷在白天和夜晚的需求变化明显。

1. 能源价格不确定性：并网模式下，微电网从大电网购电的价格和向大电网售电的价格可能会随着电力市场的供需关系、政策调整等因素发生变化，能源价格的不确定性会影响微电网的经济成本优化决策。

1. 设备故障不确定性：微电网中的分布式能源、储能系统、输电线路等设备可能会出现故障，设备故障的发生具有随机性，会导致微电网的出力减少或供电中断，影响微电网的可靠运行和优化目标的实现。

三、淘金优化算法（GRO）原理与改进

（一）基本 GRO 算法原理

淘金优化算法（GRO）模拟人类淘金的过程，将优化问题的搜索空间类比为淘金区域，将搜索个体类比为淘金者，将优化问题的目标函数值类比为淘金者的收益（即找到的黄金数量）。基本 GRO 算法的主要步骤如下：

1. 初始化种群：在搜索空间内随机生成一定数量的淘金者（即初始解），每个淘金者对应一个潜在的优化解，并用目标函数值评估每个淘金者的收益。同时，确定淘金区域的范围、迭代次数、淘金者数量等算法参数。

1. 区域划分与搜索：将搜索空间划分为多个子区域（即淘金区域），每个淘金者在各自的子区域内进行局部搜索。淘金者根据自身的收益情况调整搜索步长：如果当前收益较高，说明该区域可能存在更多的 “黄金”（更优解），则减小搜索步长，进行精细搜索；如果当前收益较低，则增大搜索步长，扩大搜索范围，寻找新的潜在 “黄金” 区域。

1. 区域间迁移：为了提高全局搜索能力，定期让部分淘金者在不同的子区域之间进行迁移。通常选择收益较低的淘金者进行迁移，将其转移到收益较高的子区域中，以利用高收益区域的搜索优势，提高算法的寻优效率。

1. 收益更新与排序：每次搜索和迁移后，重新计算每个淘金者的收益（目标函数值），并对所有淘金者的收益进行排序，保留收益较高的淘金者，淘汰收益较低的淘金者，同时补充新的随机淘金者，以维持种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

1. 收敛判断：判断算法是否满足收敛条件（如达到最大迭代次数、目标函数值的变化量小于设定的阈值等）。如果满足收敛条件，则输出当前收益最高的淘金者对应的解作为最优解；否则，返回步骤 2，继续进行迭代搜索。

（二）针对微电网优化的 GRO 改进策略

由于微电网优化问题具有多目标、多约束、强不确定性等特点，基本 GRO 算法在直接应用时可能存在一些不足，需要进行针对性的改进，以提高算法在微电网优化中的适应性和优化性能。具体改进策略如下：

1. 多目标优化改进：基本 GRO 算法主要用于单目标优化问题，而微电网优化是典型的多目标优化问题。因此，引入非支配排序思想和拥挤度计算机制，将基本 GRO 算法改进为多目标淘金优化算法（MO - GRO）。通过非支配排序对淘金者的解进行分层，保留非支配解（即帕累托最优解）；通过拥挤度计算维持帕累托最优解集中解的多样性，避免解的聚集，从而得到分布均匀、覆盖范围广的帕累托最优解集，为微电网优化决策提供更多的选择。

1. 约束处理改进：微电网优化存在大量的约束条件，为了确保算法搜索到的解满足约束要求，采用基于惩罚函数的约束处理方法。将约束条件转化为惩罚项，加入到目标函数中，对不满足约束条件的解进行惩罚，降低其收益值，从而引导淘金者向满足约束条件的区域搜索。同时，根据约束条件的重要性设置不同的惩罚系数，对于关键约束（如功率平衡约束、储能 SOC 约束）设置较大的惩罚系数，对于次要约束设置较小的惩罚系数，以提高约束处理的合理性和有效性。

1. 不确定性处理改进：针对微电网中的不确定性因素（如可再生能源出力、负荷需求不确定性），采用区间优化和鲁棒优化相结合的方法对 GRO 进行改进。首先，通过历史数据和预测模型确定不确定性参数的区间范围；然后，在 GRO 的搜索过程中，将不确定性参数的区间信息融入到目标函数和约束条件中，采用鲁棒优化准则，寻找在不确定性参数变化范围内依然能够保持较好优化性能的鲁棒最优解。同时，引入随机模拟技术，对不确定性参数进行随机抽样，通过多次模拟计算评估解的鲁棒性，进一步提高算法对不确定性的适应能力。

1. 收敛速度改进：为了加快 GRO 在微电网优化中的收敛速度，引入自适应搜索步长调整机制。根据算法的迭代进程和种群的收敛情况，动态调整淘金者的搜索步长：在迭代初期，种群的多样性较高，设置较大的搜索步长，以加快全局搜索速度，扩大搜索范围；在迭代后期，种群逐渐向最优解靠近，减小搜索步长，进行精细搜索，提高寻优精度。同时，引入精英保留策略，将每次迭代中收益最高的若干个淘金者（精英个体）直接保留到下一代种群中，避免优秀解的丢失，加快算法的收敛速度。

四、基于改进 GRO 的微电网优化模型构建

（一）模型假设

为了简化模型，同时保证模型的合理性和实用性，对基于改进 GRO 的微电网优化模型做出以下假设：

1. 微电网包含光伏电站（PV）、风电场（WT）、微型燃气轮机（MT）、储能系统（ESS）以及各类负荷，可实现并网运行和孤岛运行两种模式，本研究主要针对并网运行模式下的微电网优化进行分析。

1. 光伏电站和风电场的出力采用基于历史数据的预测模型进行预测，预测误差在一定的区间范围内服从正态分布。

1. 储能系统为蓄电池储能，充放电效率为常数，不考虑自放电现象，荷电状态（SOC）的初始值和终值根据运行需求设定。

1. 微型燃气轮机的燃料成本与出力呈线性关系，维护成本为固定成本与可变成本之和，可变成本与出力成正比。

1. 微电网与大电网之间的购售电价格为分时电价，根据电力市场的分时电价政策确定。

1. 负荷分为重要负荷和可调节负荷，重要负荷必须全额满足，可调节负荷在一定的时间窗口内可进行平移，但总用电量保持不变。

五、结论与展望

（一）研究结论

1. 本研究将淘金优化算法（GRO）引入微电网优化领域，针对微电网优化问题的多目标、多约束、强不确定性等特点，对基本 GRO 算法进行了多方面的改进，提出了一种基于改进 GRO 的微电网优化方法。改进后的 GRO 算法通过引入非支配排序、拥挤度计算、惩罚函数、区间优化与鲁棒优化相结合以及自适应搜索步长调整等机制，有效提高了算法在微电网多目标优化中的寻优精度、收敛速度、鲁棒性和适应性。

1. 构建了基于改进 GRO 的微电网多目标优化模型，以经济成本最小化、环保效益最大化（污染物排放量最小化）和能源利用效率最大化为优化目标，考虑了功率平衡、分布式能源出力、储能系统、并网以及负荷等多种约束条件，并对微电网中的不确定性因素（可再生能源出力、负荷需求、能源价格不确定性）进行了有效处理。

1. 通过仿真实验，将改进 GRO 算法与传统的 MOGA、MOPSO 算法进行对比分析，结果表明改进 GRO 算法在帕累托最优解集的分布均匀性、收敛性以及优化性能等方面均优于传统算法，能够为微电网优化提供更优的决策方案。同时，对不确定性因素和不同优化目标权重下的优化结果分析表明，改进 GRO 算法具有良好的鲁棒性和适应性，能够应对微电网中的不确定性，满足不同用户和应用场景的优化需求。

（二）研究展望

1. 算法进一步改进：虽然本研究对 GRO 算法进行了一定的改进，但在处理大规模、高维度的微电网优化问题时，算法的计算复杂度可能会增加，寻优效率可能会受到影响。未来可以进一步研究 GRO 算法的并行计算方法，通过多线程、分布式计算等技术提高算法的计算效率；同时，结合深度学习等人工智能技术，对 GRO 算法的搜索策略进行智能化优化，提高算法在复杂优化问题中的寻优性能。

1. 微电网优化场景扩展：本研究主要针对并网运行模式下的微电网优化进行了分析，未来可以将研究场景扩展到孤岛运行模式以及并网与孤岛切换模式下的微电网优化，考虑不同运行模式下的控制策略和优化目标差异，构建更全面的微电网优化模型。同时，随着微电网与电动汽车、需求响应、综合能源系统等的深度融合，未来可以将这些元素纳入微电网优化模型中，研究更复杂、更贴近实际应用的微电网优化问题。

1. 不确定性处理方法完善：本研究采用区间优化和鲁棒优化相结合的方法处理微电网中的不确定性因素，未来可以进一步研究更先进的不确定性处理方法，如随机规划、模糊规划、贝叶斯优化等，提高对不确定性因素的建模精度和处理能力。同时，结合实时数据采集与监测技术，实现不确定性参数的实时预测与更新，提高微电网优化决策的实时性和准确性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 程宇旭.基于改进粒子群算法的微电网能量优化调度研究及实现[D].中南大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2424958.

[2] 孙惠娟,彭春华,黄兴德.基于OPC通信技术的微电网优化监控系统研究[J].电力与能源, 2015, 36(6):5.DOI:CNKI:SUN:LYJI.0.2015-06-011.

[3] 甘凌霄.孤岛微电网中多种分布式低碳能源智能优化分配算法研究[D].华南理工大学[2025-11-24].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.150935. 

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