【微电网】【创新未发表】基于螳螂搜索算法（Mantis Search Algorithm，MSA）的微电网优化研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 21:41:25 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在 “双碳” 目标驱动下，微电网作为整合分布式能源、储能与可控负荷的关键单元，其运行优化需突破 “分布式能源随机性强、多目标耦合度高、设备约束复杂” 三大核心瓶颈。当前主流优化算法（如 PSO、GA）虽在微电网优化中有所应用，但存在明显局限：PSO 易因惯性权重固定陷入局部最优，GA 在高维度调度变量（如 24 小时多设备出力）场景下收敛速度骤降，难以满足微电网对 “实时性 - 鲁棒性 - 经济性” 的综合需求。

螳螂搜索算法（Mantis Search Algorithm，MSA）是 2022 年提出的新型元启发式算法，模拟螳螂 “伏击捕食”“群体协作”“拟态伪装” 的生物特性，通过 “探索 - 开发 - 协作” 三维寻优机制，具备全局搜索能力强、收敛速度快、参数敏感性低的天然优势。目前 MSA 已在函数优化、机械设计等领域验证有效性，但在微电网优化场景中尚未有相关研究，尤其缺乏针对 “分布式能源波动 - 多目标动态权重 - 设备硬约束” 的适配性改进。

本研究的创新价值与应用意义体现在三方面：一是突破 MSA 算法在能源优化领域的应用空白，通过改进使其适配微电网高维度、多约束、多目标的优化特性；二是构建 “经济成本 - 碳排放 - 供电可靠性 - 电能质量” 四目标优化模型，弥补传统模型忽视电压偏差、频率波动等电能质量指标的缺陷；三是引入多场景随机模拟技术，提升优化方案对分布式能源随机波动的抗干扰能力，为微电网运营商提供兼顾经济性与安全性的调度策略。

二、微电网系统结构与多目标优化模型

（一）微电网系统拓扑设计

本研究构建含 “源 - 储 - 荷 - 网 - 控” 全要素的微电网系统，拓扑结构如图 1 所示（实际研究需补充可视化图），核心组件参数与运行特性如下：

分布式能源单元

光伏阵列：150kW 单晶硅组件（效率 23.5%），基于辐照度预测模型（采用 LSTM 神经网络，预测精度 93%）输出出力，日峰值时段（10:00-15:00）出力可达 130-150kW，夜间出力为 0；

风电机组：120kW 水平轴风机（切入风速 2.8m/s，额定风速 10.5m/s），基于风速时序预测数据（采用 GRU 模型，小时级误差≤7%）输出，出力波动范围 12-120kW；

微型燃气轮机：60kW 备用电源（最低稳定出力 6kW），天然气消耗率 0.28m³/kWh，碳排放系数 0.56kgCO₂/kWh，仅在可再生能源出力严重不足时启动。

储能系统（ESS）

采用磷酸铁锂储能电池（容量 250kWh，充放电功率 60kW），充放电效率 91%，SOC 运行范围 20%-80%；

引入充放电损耗模型：充放电功率超过 40kW 时，效率降低 5%，避免大功率充放电导致的电池寿命衰减与发热问题。

可控负荷集群

工业负荷：50kW 生产线设备（可在 08:00-19:00 时段内平移 ±1.5 小时，功率调节步长 4kW）；

商业负荷：25kW 商场照明与空调（可在 09:00-21:00 时段内削减 12% 功率，响应延迟≤8 分钟）；

居民负荷：35kW 基础负荷（不可调）+15kW 柔性负荷（如电动汽车充电桩、电热水器，可在 21:00 - 次日 07:00 时段错峰运行）。

并网与电能质量监测模块

采用 10kV/0.4kV 变压器与大电网互联，交互功率限制 ±120kW；

电价机制：峰时（07:00-11:00、17:00-21:00）0.88 元 /kWh，平段（06:00-07:00、11:00-17:00、21:00-23:00）0.58 元 /kWh，谷时（23:00 - 次日 06:00）0.26 元 /kWh；售电价格 0.46 元 /kWh；

电能质量指标：电压偏差≤±5%，频率偏差≤±0.2Hz，谐波畸变率≤5%。

四、结论与创新点总结

（一）研究结论

提出的改进螳螂搜索算法（IMSA），通过动态协作探索、多目标 Pareto 拟态修剪、约束自适应伪装三大改进，解决了原始 MSA 在微电网优化中 “局部收敛慢、多目标失衡、不可行解多” 的问题，典型场景下经济成本较 PSO 降低 8.0%，收敛速度提升 27.8%；

构建的 “经济 - 环保 - 可靠性 - 电能质量” 四目标优化模型，首次将电能质量指标纳入日常优化，通过动态权重平衡多目标需求，适配微电网多样化运行场景；

仿真验证了 IMSA 的鲁棒性，多场景下各目标标准差最小，对分布式能源波动与电网约束变化的适应性强，可行解比例达 96%。

（二）创新点总结

算法创新：首次将 MSA 应用于微电网优化，提出动态协作探索与约束自适应伪装机制，突破算法在高维度、多约束场景的应用瓶颈；

模型创新：构建含电能质量的四目标优化模型，弥补传统模型忽视电压、频率等指标的缺陷，更贴合微电网实际运行需求；

方法创新：引入多场景随机伪装适配技术，提升优化方案对分布式能源随机性的抗干扰能力，为微电网实时调度提供新方法。

（三）研究展望

算法融合优化：未来可融合强化学习技术，构建 “预测 - 优化 - 调度” 一体化框架，提升实时响应速度；

多微电网协同：拓展至多微电网互联系统，考虑微电网间功率交易与利益分配，实现区域能源整体优化；

硬件在环验证：搭建微电网实验平台，将 IMSA 嵌入实时调度系统，通过硬件在环实验验证工程实用性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 曾垂杰.基于群体智能算法的三维HWSNs覆盖优化研究[D].贵州大学[2025-11-23].

[2] 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.

[3] 周鹏伟,程志江,孙奥,等.微电网供电系统混合储能优化控制研究[J].计算机仿真, 2016(12):5.DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2016.12.029.

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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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