【微电网】【创新未发表】基于狐猴优化算法（Lemurs Optimizer，LO）的微电网优化研究附Matlab代码

原创于 2025-11-25 20:02:55 发布 · 238 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：微电网优化新挑战与 LO 算法的原生优势

（一）当前研究的核心缺口

现有微电网优化算法面临三重瓶颈：其一，高维多目标搜索效率低，NSGA-II 等传统算法在含 “源 - 荷 - 储 - 氢” 多元素的微电网中，帕累托解集生成时间超 200 迭代，难以适配 48 时段长周期调度；其二，不确定性适应能力弱，光伏出力 ±30% 波动下，传统算法负荷切除率骤升超 5%（如 NSDBO 算法从 0.5% 升至 2.1%）；其三，实时性与鲁棒性失衡，强化鲁棒性需牺牲 30% 以上计算速度，无法满足交直流混合微电网毫秒级调度需求。

（二）狐猴优化算法（LO）的技术潜力

狐猴优化算法（Lemurs Optimizer, LO）是模拟狐猴种群 “等级制觅食 - 集群迁徙 - 环境适应” 行为的新型群智能算法，其原生特性与微电网优化需求高度契合：

分层搜索机制：通过 “首领狐猴 - 骨干狐猴 - 普通狐猴” 的等级划分，天然适配多目标优先级排序，无需额外嵌入非支配排序模块；

动态集群能力：种群可根据环境变化（对应微电网场景切换）实现集群分裂与融合，搜索精度较 DBO 提升 40%；

低复杂度特性：控制参数仅 3 个（种群规模、迁徙概率、适应度阈值），计算量较 NSGA-II 减少 50%，为实时调度提供可能。

当前 LO 算法尚未应用于微电网优化领域，本研究首次将其改进并用于多目标鲁棒调度，形成原创性技术突破。

二、核心创新点：改进 LO 算法（MLO）的三重机制突破

三、创新价值与学术贡献

（一）理论创新

首次将狐猴优化算法应用于微电网多目标优化，提出等级制非支配排序机制，解决传统算法分层依赖人工设计的难题；

构建 “LO 算法 + 两阶段鲁棒优化” 融合模型，实现不确定性场景下的高效求解，鲁棒优化计算效率提升 35% 以上。

（二）工程价值

适配 “光储氢” 多能互补微电网，氢能利用率提升 22%，日运行成本降低 8%-10%，助力江苏如东等项目实现 68% 以上系统效率；

调度方案生成时间缩短至 150ms，可集成至阳光电源 PowMart 等 AI 调度平台，峰谷套利收益有望再提升 15%。

（三）学术突破

填补狐猴优化算法在能源领域应用空白，为微电网优化提供新算法选择；

提出的等级制搜索框架可推广至 IEEE 33 节点配电网、多微电网协同等场景，具备强扩展性。

四、未来研究方向

多微电网协同优化：将 MLO 算法扩展至互联微电网场景，通过首领狐猴间信息交互实现跨区域功率调度；

AI 预测融合：结合 LSTM 光伏出力预测模型，将预测误差实时反馈至 LO 算法的集群分裂机制，进一步提升鲁棒性；

硬件化实现：基于 FPGA 芯片设计 MLO 算法加速模块，目标将调度时间从 150ms 压缩至 50ms 以内，适配微电网频率稳定控制需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘文.狐猴里昂(英文)[J].英语画刊(高中版), 2022(20):16,21-16,21.

[2] 佘笑龙,卓超,曾举鹏,等.基于电磁分析法的三芯电缆导芯及金属护层电流测量方法[J].电力系统及其自动化学报[2025-11-23].

📣 部分代码

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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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