改进的 Pied Kingfisher 优化算法：用于混合能源储能微电网的最优调度

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摘要

随着可再生能源的普及程度不断提高，微电网已成为整合分布式发电和储能的有效平台。然而，由于可再生能源的间歇性以及混合储能系统的集成，导致调度问题具有高度非线性和非凸性。对于这类问题，传统的确定性求解方法计算复杂度较高，且难以处理非凸性和耦合约束。为了解决这一挑战，本文提出了一种改进的“王霸鹟优化算法”（IPKO）用于微电网的优化调度。该算法结合了四种互补的优化策略：切比雪夫-混沌初始化、多源引导与自适应扰动、差分-螺旋演化以及周期性动态调整，从而提高种群的多样性、搜索的适应性及收敛稳定性。进一步开发了一个包含电池储能和氢储能的微电网调度模型，其中需求响应被建模为基于时间价格的负荷转移。仿真结果表明，基于IPKO的调度框架能够有效降低经济和环境成本。与多种元启发式算法相比，在多次独立运行中，IPKO的平均日运营成本降低了约4–10%，同时解决方案的离散度显著减少，证明了其在解决复杂微电网调度问题时的优越性能和鲁棒性。