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🔥内容介绍

为解决光伏（PV）、风力（WT）发电的间歇性与随机性问题，提升混合能源系统的经济性与可靠性，本文提出准对立气味代理优化（QOBL-SAO）算法及其莱维飞行变体（LFQOBL-SAO），并将其应用于PV-WT-电池（BESS）混合系统优化。通过基准函数测试与真实场景应用验证算法性能，以尼日利亚乡村医疗中心为研究对象，构建多约束优化模型，最小化系统总年化成本（TAC）、最低能量成本（LCE）并提升收敛效率。仿真结果表明，LFQOBL-SAO算法凭借准对立学习与莱维飞行的协同机制，在TAC（15100美元）、收敛时间（78s）及LCE（0.168美元/kWh）指标上均优于QOBL-SAO与传统气味代理优化（SAO）算法，为偏远地区可再生能源混合系统优化提供了高效技术工具。

1 引言

1.1 研究背景与意义

在全球“双碳”目标与温室气体减排需求驱动下，光伏、风力等可再生能源（RES）因清洁低碳特性成为能源转型核心方向。然而，RES出力受光照、风速等自然条件影响，具有强随机性与间歇性，直接接入供电系统易引发电压波动、频率偏差等问题，严重制约其规模化应用。在电网覆盖不足的孤立偏远地区，医疗中心等关键负荷对供电可靠性要求极高，亟需结合电池储能系统（BESS）构建PV-WT-BESS混合系统，通过优化配置与调度策略平衡出力波动、保障供电稳定。

传统优化算法（如粒子群优化PSO、遗传算法GA）在处理该系统强非线性、多约束优化问题时存在明显局限：PSO易陷入局部最优，高维度配置问题中局部最优率超30%；GA收敛速度慢，难以满足实时调度需求。气味代理优化（SAO）作为新型元启发式算法，虽能平衡全局探索与局部开发，但在复杂系统中仍存在收敛速度不足、全局搜索能力有限的缺陷。为此，本文通过准对立学习与莱维飞行策略改进SAO，提出QOBL-SAO与LFQOBL-SAO算法，旨在提升混合能源系统优化的精度与效率。

1.2 研究内容与技术路线

本文核心研究内容包括三部分：一是改进SAO算法，构建QOBL-SAO与LFQOBL-SAO模型，通过基准函数验证算法性能；二是建立PV-WT-BESS系统多目标优化模型，明确成本与可靠性约束；三是结合尼日利亚乡村医疗中心实际场景，开展算法应用验证与结果分析。技术路线遵循“算法改进-模型构建-场景验证-结论展望”逻辑，全程采用MATLAB软件实现仿真计算。

2 算法原理与改进设计

2.1 基础SAO算法框架

SAO算法模拟气味分子扩散与代理追踪行为，通过三大核心模式实现优化搜索，动态平衡探索与开发能力：

• 嗅探模式：基于布朗运动随机扩散气味分子，避免算法陷入局部最优；

• 追踪模式：代理根据气味浓度梯度向高浓度区域移动，实现局部精细化搜索；

• 随机模式：当分子间距过大时，随机重置位置以维持种群多样性，保障全局搜索范围。

SAO算法核心优势在于动态调整搜索策略，但在高维复杂问题中易出现早熟收敛，且收敛速度受限，难以适配PV-WT-BESS系统多变量优化需求。

2.2 QOBL-SAO算法的准对立学习改进

为扩大搜索空间、提升收敛速度，QOBL-SAO在SAO基础上引入准对立学习（Quasi-Oppositional Learning）机制，核心步骤如下：

首先，生成准对立解：针对当前解\( x \)，基于变量边界\( a \)（下限）、\( b \)（上限）生成准对立解\( x_{qo} \)，公式为：

\( x_{qo} = rand(a + b - x, x) \)

其中\( rand(\cdot) \)为随机函数，通过该式扩大初始种群多样性，增加优质解的搜索概率。其次，执行贪婪选择策略：对比原解与准对立解的适应度值，保留更优个体进入下一迭代，显著缩短收敛周期。

2.3 LFQOBL-SAO算法的莱维飞行融合

为进一步增强全局搜索能力、突破局部最优陷阱，LFQOBL-SAO在QOBL-SAO基础上融入莱维飞行（Lévy Flight）策略，通过长尾分布的随机步长优化位置更新机制：

位置更新公式为：\( x_{new} = x_{current} + \alpha \oplus Levy(\beta) \)

其中\( \alpha \)为步长因子，用于调节搜索幅度；\( Levy(\beta) \)服从莱维分布（通常取\( \beta = 1.5 \)），其长跳跃特性可帮助算法跳出局部最优，短跳跃特性则保障局部搜索精度。同时，在追踪模式中引入动态莱维扰动，根据迭代进程自适应调整步长，避免早熟收敛，实现全局探索与局部开发的动态平衡。

2.4 算法性能基准测试

通过10个基准函数与5个CEC2020真实世界优化问题对三种算法进行测试，结果显示：QOBL-SAO与LFQOBL-SAO的性能媲美IUDE、MAgES等顶尖算法；在收敛精度上，LFQOBL-SAO的均方误差比PSO低38%；处理30维优化问题时，其迭代次数比遗传算法减少45%，鲁棒性与计算效率显著提升。

3 PV-WT-BESS系统优化模型

3.1 优化目标设定

本文以系统总年化成本（TAC）最小化为核心目标，同时兼顾最低能量成本（LCE）与供电可靠性，构建多目标优化体系。总年化成本涵盖设备投资成本、运维成本与能量损失成本，具体表达式如下：

\( TAC = C_{inv} \times CRF + C_{om} + C_{loss} \)

其中\( C_{inv} \)为设备总投资成本（光伏板、风机、电池购置费用），\( CRF \)为资本回收系数，\( C_{om} \)为年度运维成本，\( C_{loss} \)为系统能量损失成本。

3.2 约束条件构建

为保障系统稳定运行，设定三大类约束条件：

• 功率平衡约束：光伏、风力出力与电池充放电功率之和需满足负荷需求，即\( P_{PV} + P_{WT} + P_{BESS,discharge} - P_{BESS,charge} = P_{load} \)；

• 设备运行约束：电池荷电状态（SOC）维持在20%-80%区间，充放电功率不超过额定值；光伏板与风机出力不超过设备额定功率；

• 可靠性约束：系统缺电率（LPSP）低于5%，确保医疗中心关键负荷连续供电。

3.3 多目标协同优化方法

采用熵权-TOPSIS法整合多目标优化目标，消除主观赋权偏差：首先对TAC、LCE、缺电率等指标进行归一化处理；其次通过熵权法根据指标信息熵计算客观权重，反映各指标的信息贡献度；最后基于TOPSIS法计算各优化方案与理想解的贴近度，筛选最优系统配置方案。

4 应用案例与结果分析

4.1 案例场景设定

选取尼日利亚某乡村医疗中心为应用场景，该区域无电网覆盖，需独立供电系统保障医疗设备稳定运行。场景基础参数如下：

• 负荷需求：日峰值负荷15kW，年总耗电量32MWh，需24小时连续供电；

• 资源条件：年均风速4.5m/s，太阳辐射强度5.2kWh/m²·day，可再生能源资源充足；

• 设备参数：光伏板单块功率375W，风机额定功率5kW，锂电池单体容量10kWh，循环寿命≥3000次。

4.2 结果分析与优势验证

由优化结果可知，三种算法均能满足系统可靠性要求，但LFQOBL-SAO表现最优：相较于SAO，其TAC降低10.1%，收敛时间缩短35%，LCE降低9.2%；相较于QOBL-SAO，TAC进一步降低2.6%，收敛速度提升17.9%。在风速与光照随机波动场景下，LFQOBL-SAO的TAC波动范围仅为±2.1%，显著小于SAO的±5.7%，鲁棒性更强。

优势机制可归结为两点：一是准对立学习扩大了初始搜索空间，提升了种群多样性，加速收敛；二是莱维飞行的长尾步长分布，既实现了长距离跳跃以跳出局部最优，又通过短步长精细化搜索提升优化精度，二者协同赋予算法更优的全局搜索与局部开发能力。

5 未来研究方向

基于本文研究基础，未来可从三方面深化拓展：

• 动态参数自适应优化：根据迭代进程实时调整莱维步长因子\( \alpha \)与准对立解生成比例，进一步提升算法在复杂场景中的适配性；

• 多算法融合创新：结合深度学习方法预测负荷需求与可再生能源出力波动，优化算法初始种群生成，提升优化效率与精度；

• 应用场景扩展：将LFQOBL-SAO算法应用于微电网需求响应、电动汽车充电调度等多能流耦合场景，验证算法普适性，推动其工程化落地。

6 结论

本文提出的LFQOBL-SAO算法，通过准对立学习与莱维飞行策略的协同改进，有效突破了传统SAO算法的性能瓶颈，在PV-WT-BESS混合系统优化中展现出更优的经济性、高效性与鲁棒性。在尼日利亚乡村医疗中心的应用案例中，该算法实现了15100美元的最低TAC，同时保障了供电可靠性，为孤立偏远地区可再生能源混合系统的优化设计提供了高效技术方案。后续研究可进一步完善算法动态适配能力，拓展其在多场景中的应用，助力清洁低碳能源系统的规模化发展。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 余思聪.基于改进蛇优化算法的光伏发电系统MPPT研究[D].山东科技大学[2026-01-19].

[2] 陈俊,何庆,李守玉.基于黄金莱维引导机制的阿基米德优化算法[J].计算机应用, 2022, 42(9):9.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2021081438.

[3] 唐佩 李健 陈海丰 施展 王浩淼.基于混合鲸鱼灰狼优化算法的三维无源时差定位技术研究[J]. 2025.

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🌈 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

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