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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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高速公路服務(wù)區(qū)微電網(wǎng)最優(yōu)成本投資規(guī)劃研究

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高速公路服務(wù)區(qū)微電網(wǎng)最優(yōu)成本投資規(guī)劃研究

孫江
(山西能源學(xué)院 電氣與控制工程系，山西 晉中 030006)
 
    摘 要：在能源轉(zhuǎn)型與綠色發(fā)展的背景下，高速公路服務(wù)區(qū)微電網(wǎng)成本優(yōu)化成為交通能源系統(tǒng)綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵問(wèn)題。以服務(wù)區(qū)微電網(wǎng)全生命周期成本最小化為目標(biāo)，構(gòu)建了光伏-柴油-儲(chǔ)能-電網(wǎng)交互的多能源供電系統(tǒng)優(yōu)化模型。針對(duì)傳統(tǒng)優(yōu)化方法在處理高維非線(xiàn)性問(wèn)題上的局限性，創(chuàng)新性地提出了基于動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群優(yōu)化(DIW-PSO)算法的微電網(wǎng)投資規(guī)劃方法，通過(guò)建立包含設(shè)備投資、運(yùn)維管理等全要素的成本模型，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)容量配置與運(yùn)行策略的協(xié)同優(yōu)化。案例研究表明，該優(yōu)化方案可使微電網(wǎng)生命周期日均成本降低7%，能源綜合利用效率提升10.9%，光伏系統(tǒng)容量需求減少10.8%，為高速公路服務(wù)區(qū)微電網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)提供了科學(xué)的決策支持。
    關(guān)鍵詞： 高速公路服務(wù)區(qū)；微電網(wǎng)；成本優(yōu)化；動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重粒子群優(yōu)化算法；全生命周期成本
    中圖分類(lèi)號(hào)：TM715 ；TM727     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2025)10-0019-05
 
Research on the Optimal Cost Investment Planning of
Microgrids in Highway Service Areas
 
SUN Jiang
（Department of Electrical and Control Engineering, Shanxi Institute of Energy, Jinzhong 030006, China）
 
    Abstract: In the context of energy transition and green development, the cost optimization of microgrids in highway service areas has become a crucial issue for the green transformation of transportation energy systems. This study aims to minimize the full life-cycle cost of microgrids in service areas by developing an optimization model for multi-energy power supply systems that integrate photovoltaic,diesel,energy storage, and grid interaction. Addressing the limitations of traditional optimization methods in handling high-dimensional nonlinear problems, a microgrid investment planning method based on dynamic inertia weighted particle swarm optimization algorithm (DIW-PSO) is innovatively proposed. By establishing a comprehensive cost model that includes equipment investment and operation & maintenance management, the collaborative optimization of system capacity configuration and operation strategies has been achieved. Case study results indicate that the proposed optimization scheme can reduce the average daily full life-cycle cost of the microgrid by 7%, increase the comprehensive energy utilization efficiency by 10.9%, and decrease the required capacity of the photovoltaic system by 10.8%,providing scientific decision support for the planning and design of microgrids in highway service areas.
    Key words: highway service area; microgrid; cost optimization; dynamic inertia weighted particle swarm optimization algorithm; full life-cycle cost
 
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