【微电网】【创新未发表】基于霸王龙优化算法(Tyrannosaurus optimization，TROA)的微电网优化研究附Matlab代码

原创于 2025-11-25 20:00:31 发布 · 686 阅读

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#算法 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着 “双碳” 目标推进与分布式能源技术发展，微电网作为整合分布式光伏（PV）、风电（WT）、储能系统（ESS）及负荷的核心载体，成为新型电力系统的重要组成部分。然而，微电网运行面临三大核心挑战：一是分布式能源出力具有强随机性（如光伏出力受光照强度影响、风电受风速波动影响），导致供电可靠性与调度难度增加；二是微电网包含多种能源形式与设备（如柴油发电机、储能电池、充电桩），多设备协同运行的经济性优化复杂度高；三是传统优化算法（如粒子群优化 PSO、遗传算法 GA）在处理多目标（经济性、环保性、可靠性）耦合问题时，易陷入局部最优，且收敛速度慢，难以满足微电网实时调度需求。

霸王龙优化算法（Tyrannosaurus Optimization，TROA）是 2023 年提出的新型元启发式算法，模拟霸王龙的捕食行为（搜索猎物、围捕攻击、领地防御）设计寻优机制，具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数敏感性低的优势。目前，TROA 已在函数优化、工程设计等领域初步应用，但在微电网优化场景中尚未有相关研究。针对微电网多目标优化的特殊性，本研究对 TROA 进行改进，引入自适应权重机制与多目标 Pareto 排序策略，构建适配微电网运行特性的优化模型，实现微电网 “经济成本最低、碳排放最少、供电缺额最小” 的多目标协同优化。

本研究的创新价值与应用意义体现在三方面：一是拓展 TROA 算法的应用领域，为微电网优化提供新型高效的算法支撑；二是通过多目标优化模型，平衡微电网的经济、环保与可靠性需求，为微电网运营商提供科学的调度决策依据；三是针对分布式能源随机性，引入场景生成与削减技术，提升优化方案的鲁棒性，助力微电网高比例可再生能源消纳。

二、微电网系统结构与优化目标

（一）微电网系统拓扑结构

本研究构建的微电网系统包含四类核心组件，具体结构如图 1 所示（此处省略图，实际研究中需补充）：

分布式能源单元：包括 100kW 屋顶光伏阵列（采用单晶硅组件，效率 23%）、80kW 小型风电机组（水平轴式，切入风速 3m/s，额定风速 12m/s）、50kW 柴油发电机（备用电源，用于极端天气下保供）；

储能系统（ESS）：采用磷酸铁锂电池组，容量 200kWh，充放电功率 50kW，充放电效率 90%， SOC（荷电状态）运行范围 20%-80%，避免过充过放导致电池寿命衰减；

可控负荷：分为工业负荷（30kW，如生产线设备，可在 08:00-18:00 时段内平移 ±1 小时）、商业负荷（20kW，如商场照明，可在 10:00-16:00 时段削减 10% 功率）、居民负荷（50kW，基础负荷不可调，部分用电设备如热水器可参与需求响应）；

并网接口：通过 10kV 变压器与大电网连接，并网模式下可与大电网进行功率交互（购电价格按峰谷分时电价：峰时 0.85 元 /kWh，平段 0.55 元 /kWh，谷时 0.25 元 /kWh；售电价格 0.45 元 /kWh），离网模式下独立运行。

四、结论与展望

（一）研究结论

针对微电网多目标优化问题，构建了 “经济成本 - 碳排放 - 供电可靠性” 的综合优化模型，考虑了分布式能源随机性、设备运行约束与多目标耦合关系，符合微电网实际运行特性；

提出的改进霸王龙优化算法（ITROA），通过自适应权重调节、多目标 Pareto 排序、混沌初始化与变异操作，显著提升了算法的全局搜索能力、收敛速度与鲁棒性，在典型场景下，ITROA 的经济成本较 PSO 降低 7.1%，收敛迭代次数较原始 TROA 减少 22.4%；

仿真实验表明，ITROA 优化的微电网运行方案，能够实现储能系统与分布式能源、大电网的协同调度，提升可再生能源消纳率（光伏 100%、风电 95%），降低碳排放与经济成本，且在多场景下具有良好的鲁棒性。

（二）创新点总结

算法创新：首次将霸王龙优化算法（TROA）应用于微电网优化领域，通过多目标适配改进，解决了原始算法在多目标场景中易陷入局部最优的问题；

模型创新：构建考虑场景随机性的多目标优化模型，引入场景生成与削减技术，提升优化方案的鲁棒性，同时兼顾储能电池寿命（SOC 约束）与设备运维成本；

应用创新：通过多目标权重调节，为微电网运营商提供灵活的调度策略，可根据不同运行需求（如电网高峰期保供、环保政策要求）调整优化目标优先级。

（三）研究展望

算法进一步优化：未来可引入深度学习技术（如 LSTM 预测分布式能源出力），结合 ITROA 构建 “预测 - 优化” 一体化框架，提升优化方案的实时性与准确性；

多微电网协同优化：拓展单微电网优化模型至多微电网互联系统，考虑微电网间的功率交互与利益分配，实现区域能源整体优化；

不确定性建模改进：采用区间分析、鲁棒优化等方法，替代传统场景生成技术，更精准地描述分布式能源与负荷的不确定性，提升优化方案的抗干扰能力；

硬件在环实验验证：搭建微电网实验平台，将 ITROA 优化算法嵌入实时调度系统，通过硬件在环（HIL）实验验证算法的工程实用性，推动算法从理论研究走向实际应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 岑海梅.基于电压曲线相似度的动力锂电池微短路故障诊断研究[D].湖北工业大学[2025-11-23].

[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] 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.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流人群疏散病毒扩散晶体生长金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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