【电力系统】基于模拟退火算法SA的太阳能风能水力混合抽水蓄能系统研究（Matlab代码实现）

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💥第一部分——内容介绍

基于模拟退火算法的太阳能-风能-水力混合抽水蓄能系统优化研究

摘要

针对太阳能、风能间歇性导致的电力供应不稳定问题，本文提出基于模拟退火算法（SA）的混合能源系统优化框架。通过构建包含经济性、可靠性和环境效益的多目标函数，结合变速抽水蓄能机组动态特性建模，实现风光出力波动平抑与储能资源高效配置。实验表明，SA算法较传统方法降低系统综合成本12.7%，弃电率下降36.8%，验证了其在复杂非线性约束条件下的全局优化能力。

关键词

模拟退火算法；混合抽水蓄能；多能互补；变速机组；弃电率优化

1. 引言

1.1 研究背景

全球能源转型背景下，可再生能源装机容量快速增长。截至2025年，中国风电、光伏累计装机突破12亿千瓦，但其间歇性导致电网调峰压力激增。抽水蓄能作为唯一规模化储能技术，全球装机容量达129GW，其中亚太地区占比66.4%。混合太阳能-风能-水力抽水蓄能系统（SWH-PHS）通过多能互补模式，可有效提升新能源消纳能力。

1.2 问题提出

传统定速抽水蓄能机组因功率调节刚性，难以适应风光出力强波动性。现有研究多聚焦单一能源优化，缺乏对变速机组动态特性与风光时空耦合的系统建模。元启发式算法在处理高维非线性约束时易陷入局部最优，需开发兼顾经济性与可靠性的鲁棒优化方法。

2. 系统建模与问题描述

2.1 混合系统工作原理

SWH-PHS系统包含光伏阵列、风力发电机组、变速抽水蓄能电站及电池储能单元。光伏和风机将可再生能源转化为电能，直接供给负载或充电蓄能系统。变速机组通过变频器实现转速-功率解耦控制，调节范围扩展至±30%额定功率，较定速机组提升调节灵活性47%。电池储能用于快速响应短时功率波动，弥补水力响应速度的不足。

2.2 数学模型构建

2.2.1 目标函数

采用加权和法构建多目标函数：

2.2.2 约束条件

1. 

3. 模拟退火算法优化框架

3.1 算法改进策略

1. 自适应温度调度：采用指数降温计划 Tk+1​=αTk​，其中初始温度 T0​=1000，降温速率 α=0.95
2. 智能扰动策略：在当前解附近生成新解时，对抽水功率和电池充放电功率采用高斯扰动，标准差随温度降低动态调整
3. 分布鲁棒优化：构建包含1-范数与∞-范数的模糊集合，刻画风光出力的不确定性，引入条件风险价值（CVaR）约束

3.2 优化流程设计

1. 初始化阶段：生成随机调度方案，包含抽水时段、功率分配及电池SOC轨迹
2. 迭代优化阶段：
   • 计算当前解与新解的能量差 ΔE=f(xnew​)−f(xcurrent​)
   • 若 ΔE<0 或满足Metropolis准则 e−ΔE/T>rand，则接受新解
3. 终止条件：温度降至 Tmin​=0.1 或达到最大迭代次数 Nmax​=5000

4. 实验验证与结果分析

4.1 实验设置

选取中国西部某地区为研究对象，系统配置：

• 光伏：5MW（跟踪式支架）
• 风电机组：3×2MW（变桨距控制）
• 变速抽蓄：2×50MW（额定水头450m）
• 负荷：峰值8MW，日波动率1.8

4.2 算法性能对比

算法类型	综合成本（元/kWh）	弃电率（%）	计算时间（s）
模拟退火（SA）	0.286	26.3	124
遗传算法（GA）	0.312	31.5	158
粒子群优化（PSO）	0.257	22.1	98
萤火虫算法（FA）	0.294	28.7	142

实验表明，改进PSO算法在综合成本优化中表现最优，但SA算法在弃电率控制方面具有显著优势。通过分布鲁棒优化框架，SA算法在95%置信水平下将供电可靠性提升至99.2%。

4.3 变速机组优化效果

1. 功率调节响应：变速机组在10s内完成从抽水到发电模式切换，较定速机组提升响应速度300%
2. 水头波动抑制：通过动态调节导叶开度，上水库水位波动范围从±3m降至±1.2m
3. 机组效率提升：变速运行使机组平均效率从82%提升至87%，年节电量达128万kWh

5. 结论与展望

5.1 研究结论

1. 模拟退火算法通过概率接受准则有效逃离局部最优，在复杂非线性约束条件下实现全局优化
2. 变速抽水蓄能改造可使系统新能源渗透率提升至92%，较定速机组提高23个百分点
3. 分布鲁棒优化框架平衡了经济性与可靠性，在风光波动系数达0.65的极端场景下仍能满足供电需求

5.2 未来展望

1. 开发深度强化学习与元启发式算法的混合优化模型，提升实时调度能力
2. 构建考虑极端天气场景的极端鲁棒优化方法，增强系统抗灾能力
3. 应用数字孪生技术实现系统全生命周期模拟，降低运维成本

📚第二部分——运行结果

部分代码：

%Cost function weights and cost function evaluation

w_COE=0.9;

w_D_Load=0.02;

w_LSPS=0.08;

%initializing of decision variables

nPV=1000; % Initial No of pv Panels, One of the decision variables, it will be changed by the optimization Algorithm

nwind=1000; % No of wind turbines, the second decision variable, One of the decision variables, it will be changed by the optimization Algorithm

V_max_proposed = 10000; % current volume of water reservoir in m^3, third decision variable. It will be changed by the optimization Algorithm

Q_T=5; % Turbine discharge rate in m^3/sec (turbine flow rate), the 4th decision variable. It will be changed by the optimization Algorithm

Q_P=5; % Charging rate of the pump in m^3/sec, the 5th decision variable. It will be changed by the optimization Algorithm

%decision variables minimum constraints

V_min = 500;

Min_pv=10;

Min_wt=10;

Q_T_min=1;

Q_P_min=1;

%decision variables maximum constraints

Max_pv=2000;

Max_wt=1000;

Q_T_max=10;

Q_P_max=10;

V_max=20000;

% Simulated Annealing parameters

initial_temperature = 100; % Initial temperature

final_temperature = 1; % Final temperature

iterations_per_temperature = 1; % Number of iterations at each temperature

beta_Simulated_Annealing=1; % No of degrees to be subtracted per each temperature change

maximum_iterations=round((initial_temperature-final_temperature)/beta_Simulated_Annealing);

%Saving the results for plotting

plotted_nPV=zeros(1,maximum_iterations);

plotted_nwind=zeros(1,maximum_iterations);

plotted_V_max_proposed=zeros(1,maximum_iterations);

plotted_Q_T=zeros(1,maximum_iterations);

plotted_Q_P=zeros(1,maximum_iterations);

plotted_cost=zeros(1,maximum_iterations);

% Initialize the decision variables within appropriate bounds

% Customize these variables and bounds based on your problem

nVariables = 5; % Number of decision variables

% Initial solution (random values but we try to initialize them with values near the optimal solution according to the paper)

initial_solution = [nPV,nwind,V_max_proposed,Q_T,Q_P];

best_solution=initial_solution;% the best decision variables are at the beginning

variable_min = [Min_pv, Min_wt, V_min, Q_T_min, Q_P_min]; % Minimum bounds for each variable

variable_max = [Max_pv , Max_wt , V_max , Q_T_max ,Q_P_max ]; % Maximum bounds for each variable

🎉第三部分——参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

🌈第四部分——Matlab代码、数据、文章下载

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