28、混合优化与人工智能在能源系统中的应用综述-优快云博客

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混合优化与人工智能在能源系统中的应用综述

1. 引言

全球变暖以及为能源生产自然资源匮乏的国家供应能源的问题，促使技术在能源生产、管理和分配方面转变观念。实践中，人们尝试将两种或更多替代能源结合起来，以应对不断增长的能源需求。目前，文献中存在多种与能源系统相关的模型，这些模型根据要表示的内容而有所不同。例如，有与水电、地热和核电站的规划、运营和维护相关的模型，用于预测能源市场需求和规划需求，还有各种不同类别的目标函数和相关技术约束。

能源系统分析的目标是在自然条件或技术约束下，充分利用系统的稀缺资源。发电系统的最优配置通常需要使用混合算法来优化运营成本和环境排放。在这些模型中，通过使用随机变量来表示与能源需求、生产成本等相关的不确定性，或者其他随时间变化的变量。

为了处理这些系统的分析、运营和优化，人们使用了与人工智能（AI）和混合优化（HO）相关的现代资源。AI 是一门多学科的科学，基于机器学习（ML）和深度学习，在科技行业的几乎所有领域都有广泛应用。HO 是一类有趣的编译启发式算法，它将两个或更多简单算法组合起来解决复杂问题。在混合算法中，可用信息起着重要作用，通常通过启发式方法和/或使用 AI 来选择参与的算法或其组合，以实现收敛。

确定性人工智能模型（DAIM）基于自学习模型，其中大部分信息是已知的。在 DAIM 中，自我意识和自主学习这两个因素尤为重要。自我意识是指机器意识到自身存在的属性，自主学习是指机器从提供给它的信息中学习或提高其性能的属性。在 DAIM 中，基于环境反馈的自我学习过程是迭代的，通过不断提高成功概率和最小化误差来优化性能。

对于不一定是确定性的 AI，模型的复杂性在于信息的缺乏或完全无知。在能源系统中，存在大量不确定性来源，如能源需求、电磁辐射、电池充电状态、风速、能源价格和热量需求等。

2. 随机规划

随机规划模型是一种优化问题，其中一个或多个参数未知或仅部分已知。不确定参数的信息通过理论或经验概率分布来表示。

2.1 一般模型

随机规划模型的一般结构形式如下：
Minimize (F_0 (x) = E [ f_0 (x, u) ]) (14.1)
Subject to (x \in S \subseteq \mathbb{R}^n)
其中 (S = {x | f_i (x, u) \leq 0, i = 1, 2, \cdots, m })，(E) 是关于某个概率空间 ((U, A, P)) 的数学期望算子，(u \in U)。

随机模型的结构根据可用信息的不同而有很大差异。其经典形式通过效用函数或目标函数的数学期望以及一组可能包含或不包含具有已知或未知密度的随机变量的约束来描述。另一种经典形式是存在必须以一定预定概率发生的目标函数和/或机会约束。

文献中有大量专门用于解决与问题 (14.1) 相关实例的算法，其中最具代表性的包括：蒙特卡罗方法、爬山法、贪婪下降法、禁忌搜索、模拟退火、随机隧道法、遗传算法、蚁群算法、萤火虫算法、蝙蝠算法、蜂群算法、和谐搜索、灰狼算法等。

一些简单的方法利用随机性来更快地定位极值候选点，但不一定高效。例如，随机搜索是这类方法中最古老的一种，还有基于步长修改的变体。一些广泛使用的随机优化方法的变体包括随机逼近、随机梯度下降、有限差分、同时扰动、随机拟梯度和场景优化等。

更广泛的方法列表如下：
- 蚁群优化
- 人工蜂群算法
- 人工免疫系统
- 人工神经网络（ANN）
- 自动计算
- 细菌觅食算法
- 蝙蝠算法
- 生物计算
- 混沌优化
- 组合优化
- 计算智能
- 连续优化
- 差分进化
- 直接搜索和随机搜索
- 直接搜索
- 进化计算
- 模糊优化
- 遗传算法（GAs）
- 粒度计算
- 灰狼算法
- 贪婪算法
- 混合算法
- 局部和全局搜索
- 模因算法
- 元启发式方法
- 自然计算
- 粒子群优化（PSO）
- 模式搜索
- 拟牛顿方法
- 模拟退火
- 软计算技术
- 群体智能
- 禁忌搜索
- 可变邻域搜索

2.2 随机规划实例的软件

编写和推荐用于优化随机规划实例的通用软件是困难的，因为每个模型都有其独特的特点。然而，一些计算机程序包含了以下方法（按字母顺序排列）：
- 随机线性规划求解器：NEOS Server 上的随机线性规划求解器可用于求解随机线性规划问题。
- 多阶段规划模型：SAMPL 是一种基于 AMPL 的随机规划建模语言翻译器，用于解决多阶段规划问题。

对于离散分布的多阶段问题，MSLiP 是一个不错的程序。对于非大离散分布问题，可以创建等效的确定性模型并使用标准求解器求解，如 LINGO 优化建模软件用于线性、非线性和整数规划。另一个有趣的选择是 STOPGEN 程序，可通过 FTP 获得，它可以形成等效的确定性模型。最新的用于连续分布数据的程序是 K. Frauendorfer 的 BRAIN。

以下是随机规划相关内容的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[随机规划问题] --> B[确定模型结构]
    B --> C{选择算法}
    C --> D[蒙特卡罗方法等]
    C --> E[随机逼近等变体]
    C --> F[其他广泛方法]
    D --> G[求解问题]
    E --> G
    F --> G
    G --> H{是否需要软件}
    H --> I[选择合适软件]
    H --> J[手动求解或其他方式]
    I --> K[使用软件求解]

3. 能源系统中的优化

能源系统优化模型通常涉及在互联网络中发电、供应和管理能源需求的方式。在某些情况下，存在复杂的发电和热电联产系统，涉及发电厂、维护、资源和消费市场。在其他情况下，例如需要优化混合动力汽车中能源存储系统（电池）的设计和持续时间，以及重新设计其在汽车内的布局，以最小化布线总长度、质量、体积和材料成本，同时不降低整个能源系统的性能。

为了优化这些复杂问题，需要创建一个通用算法，将两个或更多能够解决相同问题的部分算法组合起来，然后根据可用信息选择一个算法或在算法开发过程中让它们相互交互。HO 在开发过程中使用启发式方法从一组算法中选择最佳算法，以实现更好的整体性能。

3.1 能源系统模型及其优化过程

混合算法在工业尤其是能源领域的应用受到了广泛欢迎。然而，由于强制使用基于蒙特卡罗方法的模拟，其效率难以评估，结果只能通过相关计算运行的平均值来评估。能源系统的混合优化模型必然包括随机规划、鲁棒优化、模糊规划和区间方法。

3.2 根据应用进行的分类

HO 和 AI 应用的一些有趣问题如下：
1. 图像识别技术及其在电力系统安全管理中的应用
2. 智能电力设备
3. 智能优化及其在能源系统规划、市场交易和调度中的应用
4. 大数据驱动的智能预测和决策辅助
5. 可再生能源资源的智能集成
6. AI 在电力系统安全和稳定性中的应用
7. 基于 AI 的能源设备维护计划
8. 基于 AI 的能源管理和消耗

在能源、制造和生产领域，HO 和 AI 也有许多应用实例：
- 在航空航天、电镀行业和能源的大规模规划模型中使用混合算法。
- 柔性制造系统使用 AI 技术对 RFID 中的非线性网络进行建模和优化，提出了“混合 AI 优化技术”，并使用 RAE 和 RPL 两种优化算法。
- 使用 MOGA 优化乙醇生产率，获得反应器尺寸的最优参数和过程效率。
- 优化易腐产品运输中的燃料节省。
- 优化混合光伏 - 柴油 - 自主电池能源系统，并进行灵敏度分析，使用基于 PSO 和 ε 约束方法的算法。
- 优化油井开采，使用基于元启发式和自然启发的技术，最大化经济因素。
- 对学习辅助的电力系统优化技术进行综述，将相关文献分为极限参数改进、优化选项选择、替代模型和混合模型四类。
- 对离网混合可再生能源系统的规划技术、配置、建模和优化进行详尽综述。
- 引入电荷密度方法优化电动汽车充电站容量，并提出最低成本的网络规划模型。
- 优化集成燃料电池的自主光伏和风力能源系统的能源管理策略，协调系统组件的能量流。
- 优化微电网的运行，考虑分布式能源资源和微电网的合作限制，最小化运行成本。

4. 具体应用案例分析

为了更深入地理解 HO 和 AI 在能源系统中的应用，下面对几个具体案例进行详细分析。

4.1 混合光伏 - 柴油 - 自主电池能源系统优化

该案例旨在优化混合光伏 - 柴油 - 自主电池能源系统，同时进行灵敏度分析。具体操作步骤如下：
1. 数据收集 ：收集光伏板的发电数据、柴油发电机的性能参数、电池的充放电特性、能源需求数据等。
2. 模型建立 ：使用基于 PSO 和 ε 约束方法的算法建立优化模型，目标是最小化总系统成本、未满足的负载和 CO₂ 排放。
3. 参数设置 ：设置 PSO 算法的参数，如粒子数量、迭代次数、惯性权重等；设置 ε 约束方法的约束条件。
4. 优化求解 ：运行优化算法，不断调整系统参数，直到满足收敛条件。
5. 灵敏度分析 ：改变某些关键参数，如光伏板的效率、柴油价格等，观察系统性能的变化。

通过以上步骤，可以得到该能源系统的最优配置和运行策略，同时了解系统对不同参数的敏感程度。

4.2 微电网运行优化

此案例考虑分布式能源资源（随机发电和随时间变化的需求）以及微电网的合作限制，优化微电网的运行。具体操作步骤如下：
1. 系统建模 ：建立微电网的数学模型，包括分布式能源资源的发电模型、负载模型、储能模型等。
2. 目标函数定义 ：定义目标函数，通常是最小化微电网的运行成本，考虑发电成本、储能成本、与主电网的交互成本等。
3. 约束条件确定 ：确定约束条件，如功率平衡约束、储能容量约束、设备运行限制等。
4. 算法选择 ：选择合适的优化算法，如遗传算法、粒子群算法等。
5. 求解优化问题 ：使用选定的算法求解优化问题，得到微电网的最优运行策略。
6. 实时调整 ：根据实时的能源需求和发电情况，实时调整微电网的运行策略。

以下是微电网运行优化的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[微电网运行优化问题] --> B[系统建模]
    B --> C[定义目标函数]
    C --> D[确定约束条件]
    D --> E{选择算法}
    E --> F[遗传算法等]
    E --> G[粒子群算法等]
    F --> H[求解优化问题]
    G --> H
    H --> I[得到最优运行策略]
    I --> J{是否实时调整}
    J --> K[实时调整策略]
    J --> L[维持当前策略]