能源动态优化：邱健蓄电池组与超级电容器混合储能系统的综合分析

本研讨讨论了集成光伏（PV）与风力发电机（WT）组件，并装备蓄电池和超级电容储能的并网混合动力体系优化问题。该研讨针对可再生动力集成中高效储能处理计划的迫切需求展开深入剖析。经过评价六种优化算法——AGTO、ARO、BOA、CGO、PFA和TSO——在确认最优体系装备方面的效能，为混合动力体系规划供给理论依据。
经过全面的敏感性剖析检验了该体系对动态场景的习惯才能，提醒了其鲁棒性。研讨成果标明，CGO算法以更少的迭代次数取得最优解，功用优于其他算法，凸显了其高效性。要害结论包括确认了由589.58 kW光伏体系、664 kW风力发电机、675 kW超级电容和1000 kWh电池组构成的最优装备计划。该装备完成了80%的可再生动力占比（REF），将年体系本钱（ACS）下降至603,537美元。8522，并保持具有竞争力的平准化度电本钱（LCOE）0.2380美元/千瓦时。该研讨强调了集成储能处理计划在优化混合动力装备中的重要性，为推进可继续动力计划供给了要害见解。本研讨为科学界奉献了宝贵洞见，为构建更高效、更具耐性的可再生动力体系铺平了道路。

图文摘要

在可继续动力处理计划需求驱动的时代，将光伏（PV）和风能等可再生动力无缝接入电网已成为日益要害的课题。跟着全球对更清洁、更牢靠动力的需求激增，将光伏与风能整合入电网不只具有必要性，更成为当务之急。但是，这些可再生动力固有的间歇性与不行猜测性，对建立安稳牢靠的动力供应构成了重大应战[1][2][3]。传统动力存储办法在习惯可再生动力动摇性方面存在限制。探究混合体系的动力源于寻求能够有用平衡供需、一起处理光伏与风能间歇性问题的储能处理计划[4][5][6]。
这一需求推进了混合动力体系的探究，旨在高效平衡供需联系的一起应对光伏与风电的间歇性特征[7][8][9][10]。在此布景下，电池与超级电容器的交融成为打破两者技能固有限制性的重要途径[11][12]。超级电容器具有明显特性，包括高功率密度、快速充放电速率及长周期安稳性[11][13]，但其能量密度仍逊色于电池[14]。经过将上述技能协同整合至混合电池-超级电容器装置中，完成更高能量密度、杰出功率密度及优异循环安稳性的远景已明晰闪现。这些方针的达成取决于杂乱微结构规划的前进、电极界面的优化以及非常规电荷存储机制的选用[12]。特别是关于具有高比电容特性的混合超级电容器电极而言，其优化对提高超级电容器能量密度起着要害作用[11][14]。这种交融技能不只在交通运输、动力储存和电子设备范畴得到使用，更延伸至很多其他学科，彰显出电池与超级电容器结合所蕴含的多功用性和开展潜力[11]，[12]，[13]。本质上，这种技能交融作为一种乐观的处理计划，有望提高储能设备的功用基准，为增强可再生动力并网的功率、牢靠性和安稳性供给了可行途径。这一驱动力推进着旨在全面挖掘此类体系效益的研讨，然后推进全球清洁动力开展议程[15]，[16]，[17]。
在可再生动力并网需求继续增加及各范畴使用需求推进下，电池储能商场正经历明显扩张。美国动力信息署数据显现，到2019年末，美国已投运的小规划电池储能装机容量达402兆瓦，大规划储能体系超越1吉瓦[18]。德国商场方面，到2018年末累计安装12.5万套户用储能体系（HSS），电池功率约415兆瓦，储能容量达930兆瓦时，其间锂离子技能占有商场主导地位[19]。2019年，估计新增安装了60,000套HSS体系，使HSS总装机量到达185,000套，总功率约为750兆瓦，储能容量达1,420兆瓦时[20]。到2018年末，德国大规划电池储能体系（BESS）累计功率达400兆瓦，容量约550兆瓦时，其间锂离子技能同样占有该商场主导地位[19]。剖析师Wood Mackenzie猜测，仅2021年美国就将布置近12吉瓦时的储能体系，其间超越100兆瓦的安装规划和数百兆瓦时的容量将成为常态[21]。锂离子电池商场已完成明显增加，特别是在电动汽车和储能等使用范畴[22][23]。大规划锂离子BESS在电网中发挥着重要作用，尤其是在欧洲、中东和非洲地区[24][25]。铅酸电池凭仗其低本钱及老练的运营与处置技能，仍坚持竞争力，并常较锂离子电池更具优势[26][27][28]。
全球新式储能商场估计将坚持高速增加态势。2021年新投运电化学储能项目装机容量达18.3吉瓦，同比增加185%[29]。全球可再生动力布置规划的大幅提高是推进公用事业级电池储能体系的要害要素，估计未来5年全球将新增644吉瓦的风电和光伏发电容量[8][30]。图1展现了2019年全球电池商场份额，按电池用途类型与化学体系进行分类。
超级电容器正朝着更高能量密度的方向演进，使其具有与电池竞争的实力；技能前进包括选用具有高比外表积的生物质活性炭以及氧化复原添加剂电解质[32]。受电动汽车和储能使用开展的推进，超级电容器商场估计将继续强劲增加，据估算到2026年商场规划将挨近590亿美元[33]。超级电容器的技能立异包括经过光刻技能制作的柔性微型超级电容器，这类器材即便在变形状态下仍能坚持功用，显现出在可穿戴电子范畴的使用潜力[34]。研讨标明过去十年该商场继续增加，销售额从2002年的4000万美元攀升至4.5亿美元，猜测数据显现到2015年商场规划将到达15亿美元，这反映出商场对超级电容器技能继续的重视与投入[35]。全球超级电容器商场估计将因各使用范畴需求增加而迎来快速开展，其间亚太地区（特别是我国）正引领这一扩展包[36]。%%历史数据显现，超级电容器在过去十年完成了35%的年均增加率，猜测未来五年仍将坚持25%-30%的增速，到2015年销售额有望到达15亿美元[35]。%%图2展现了全球超级电容器商场估值，阐明了其在指定时刻规划内的预期增加轨道与商场规划。
本研讨针对该集成计划的杂乱机理展开深入探究，体系剖析其对全体功率、牢靠性、安稳性以及可再生动力间歇性固有应战应对才能的深远影响。经过精密数学建模技能[37][38][39]，对光伏、风机、蓄电池与超级电容组件[40][41][42]的耦合动态特性进行了严格解析。本研讨经过剖析功率办理战略的杂乱性并选用先进优化算法，致力于开释混合动力体系的悉数潜能。进一步开展翔实的敏感性剖析，要点调查读档动摇对体系容量装备与经济性的影响，然后全面把握所提混合体系在变工况下的功用体现。
优化算法的选择体现了本研讨的全面性，包括人工大猩猩部队优化（AGTO）、人工兔群优化（ARO）、棕熊优化算法（BOA）、混沌博弈优化（CGO）、探路者算法（PFA）以及Transit Search Optimization（TSO）。其间AGTO因其在集成可再生动力的混合体系优化中的有用性而被选用，该算法选用元启发式优化办法，尤其触及粒子群优化（PSO）[43][44]。AGTO旨在确认混合可再生动力体系（HRES）的最佳规划和装备，一起考虑储能、体系架构和辅助发电组件等要素[45]。ARO作为优化储能体系以完成可再生动力无缝整合的要害算法，在多样化使用中展现出杰出功用。其改进版别IARO能高效优化动力纽带调度，体现出优于代替算法的优越性[46]。在风储耦合体系中，根据ARO的算法经过战略性调度电池储能体系（BESS）的荷电状态（SOC），有用下降并网微电网的动力本钱并提高节约效益[47]。此外，ARO还处理了配电网中的能量损耗问题，完成了能量损耗与电压误差的两层明显下降[48]。
BOA算法被使用于优化可再生动力整合布景下的储能体系。在一项使用中，BOA对可再生动力并网电力体系中的读档频率操控（LFC）PID操控器进行参数整定，比较其他优化技能展现出更优越的功用[49]。该算法在修建动力体系与共享储能体系中的使用，证明了其能以核算高效性处理杂乱工程问题的潜力[50][51]。CGO算法在可再生动力整合储能体系优化中发挥要害作用。该算法经过考虑可再生动力发电厂（REPPs）中发电的动摇性与间歇性，确认最优体系装备[52]。结合混沌映射技能改进后，CGO能优化储能体系的充放电战略，然后提高经济运转功率并延伸体系运转时刻[53]。此外，结合其他优化技能的CGO（接连大局优化）办法，可有用处理含可再生动力电网中的最优潮流（OPF）问题，完成运转本钱最小化[54]。而PFA（元-启发式算法经过确认配电体系(EDS)中可再生动力体系(RES)、储能体系(ESS)和电容器组的最佳方位与容量，完成对储能体系的优化装备[55]。PFA在储能体系优化中的使用明显提高了可再生动力并网功用，实证研讨标明其可有用下降有功功率损耗与温室气体排放[20]。鉴于储能在缓解可再生动力间歇性方面的重要作用，储能体系与太阳能、风能的协同整合被证明是处理间歇性应战的要害技能途径[56][57]。
输电体系运营商(TSO)在优化可再生动力并网的储能体系方面发挥着要害作用，促进了智能电网内各利益相关方之间的和谐[58]。该算法在配电网层面协同优化散布式可再生动力与储能规划，模仿了输电体系运营商(TSO)与配电体系运营商(DSO)的协同运转[58]。选用TSO算法有望完本钱钱最小化、保障电网牢靠运转，并充分使用清洁散布式动力资源(DERs)的潜力[58]。加强TSO与DSO之间的和谐关于办理可再生动力(RESs)的不确认性及优化使用其灵敏资源具有明显效益[59]。此外，TSO算法有助于评价可再生动力并网的多个维度，并精准辨认该范畴最具远景的研讨趋势[59]。
其间，混沌博弈优化算法作为发生最佳成果的算法锋芒毕露，为可再生动力体系有用优化技能的知识体系作出了奉献。评价不同优化算法的方针在于衡量其处理研讨问题的有用性，并精准辨认最能完成最优解的算法。此项评价进程必须详尽履行，谨慎重视潜在误差，以保证成果准确反映各算法的才能。经过深入剖析混合体系在不同条件下对光伏和风能体系牢靠性、安稳性及全体功率的影响，本研讨成为可继续动力处理计划评论中的要害奉献。混合超级电容器与电池储能体系的整合不只被视为一项技能前进，更被定位为塑造可再生动力并网未来格局的要害驱动力。
现有文献标明，电池组与超级电容器相结合的混合储能体系范畴已取得明显发展并呈现清晰开展趋势。这些发展主要致力于提高储能体系的功用、循环寿数与经济可行性，尤其在电动汽车、智能电网和独立电力体系等使用场景中体现突出。该范畴的一个要害趋势是超级电容电池(supercapattery)设备的呈现，这种器材交融了电池的高能量密度与超级电容器的高功率密度特性，旨在战胜两者单独使用时的固有限制[60]。研讨人员探究了包括石墨烯、碳纳米管以及金属氧化物/磷酸盐/硫化物等多种纳米资料在内的先进资料体系，以改进电荷存储进程的动力学特性并增强此类混合储能处理计划的循环安稳性[60][61]。另一明显发展是电池-超级电容器混合器材（BSHs）的技能演进，该器材由高容量电池型电极与高倍率电容型电极构成。这类器材展现出高功用、经济性、安全性和环境友好性等共同优势[62]。关于BSHs的规划分类及其柔性与透明性等特定功用的研讨，现在仍是活跃的探究范畴[62]。在可再生动力体系范畴（特别是乡村电气化使用场景），混合储能体系（HESS）被提出用于缓解功率动摇交换导致的充放电应力，然后延伸蓄电池组的循环寿数[63]。针对独立光伏发电体系中电池使用寿数的提高，不同拓扑结构和能量办理战略正在被深入研讨[63][64]。
微电网中混合储能体系(HESS)的集成是另一个要点研讨范畴，其使用规划包括可再生动力调理、电网调控及电动汽车再生制动等[65]。这些使用场景中施行的操控战略关于优化混合体系功用具有要害作用[65]。此外，针对装备电池-超级电容器储能的并网可再生动力体系，动态能量办理计划正在研制中，以应对可再生动力间歇性特性和不行猜测的负荷改变[66]。这些计划旨在完成快速的直流母线电压调理、有用的能量办理，以及诸如电流谐波按捺和无功功率支撑等辅助服务[66]。%%针对家庭使用的新式操控战略也正在探究中，以和谐电力负荷与发电之间的不匹配，一起保持储能体系的健康状态[67]。研讨还重视超级电容器电流中纹波成分的负面影响，以防止过热并下降变流器损耗[67]。此外，有研讨提出将小波变换、神经网络和含糊逻辑相结合的实时能量办理操控战略，用于纯电动汽车以提高体系功率和电池寿数[68]。现在已有多种技能被引进以提高混合储能体系的功用，为构建高功用、低本钱的储能体系供给了可行的混合处理计划。
其间一种办法选用了混合操控战略，将模型猜测操控（MPC）与迭代学习操控（ILC）相结合，使用于装备光伏（PV）发电的孤岛微电网混合储能体系（HESS）[69]。该办法的优势在于其经过调理电池与超级电容（SC）电流以追寻动态电流参考值，然后应对发电量与读档功率需求的骤变。研讨还提出一种改进的二次规划算法，可明显减少在线优化的迭代次数，这构成该办法的重要技能优势。但是，该论文并未清晰评论该办法的限制性。研讨报导全体功用取得提高，经过模仿和硬件试验成果验证了电压调理的下降[69]。另一项研讨总述了混合储能体系的多种完成计划与规划尺度，要点重视电池与超级电容器化学体系的组合[70]。该办法的优势在于经过不同资料与储能机制的协同组合来提高能量密度与功率密度，旨在沿Ragone图对角线方向完成打破。研讨还讨论了优化器材制备的理论基础与施行战略，这可视为提高电化学功用的归纳性战略。但该论文未供给具体的限制性阐明或对比功用数据[70]。
第三种办法提出了一种根据多性向方针穿插熵（MOCE）的新式实时模型猜测操控（MPC）能量办理算法（MMEMA），用于风电调度中的混合储能体系优化[71]。该办法的优势在于使用小波包分解（WPD）和希尔伯特-黄变换（HHT）进行功率输出特征提取，然后为混合储能体系模型供给经济容量与最大充放电功率决策依据。所提出的容量装备办法可明显下降出资本钱。MMEMA算法经过滑润动摇并更有用地办理HESS的SOC，其功用优于根据非支配排序遗传算法II的办法（NEMA）。但是，该文献未评论此办法的限制性[71]。虽然这些立异技能展现了混合储能体系的潜力，仍需考虑若干约束要素。储能体系混合化的经济功率或许体现出与混合程度相关的杂乱非线性依靠联系，这会影响其本钱效益[72]。此外，混合化功率取决于所用电池类型、读档计划特性以及区块间功用交互办法，这标明其规划与施行存在潜在杂乱性[72]。现有混合储能体系（HESS）办法在处理能量与功率密度、循环安稳性及全体体系功率等应战方面已取得明显发展，但某些特定范畴仍存在不足。就能量密度而言，虽然某些混合体系（如选用石墨烯增强电极资料的超级电容-电池混合体[73]）已完成与锂离子电池适当的高能量密度，但超级电容器本身的能量密度仍较低[74]。这一限制性是超级电容器技能的固有特征：虽然具有高功率密度，其单位质量储能才能仍难以对抗电池。
另一方面，超级电容器一般具有较高的功率密度，因此在混合储能体系（HESS）中常被用于满足高需求使用的功率需求[74]。但是，应战在于保持这种高功率密度的一起提高能量密度，因为这两个特性一般呈反比联系。循环安稳性是另一个需求改进的范畴。虽然超级电容器展现出高循环寿数，但电池（尤其是微电网使用中承受高频功率动摇时）的使用寿数或许呈现明显下降[74]。超级电容器与电池的混合装备旨在缓解这一问题，但全体体系的循环安稳性仍或许受制于两者中功用较弱的组件。
最终，全体体系功率受到不同储能技能间功率转化需求及其荷电状态（SOC）办理的影响。混合体系的循环功率不只取决于储能元件类型，还与动态条件（如充放电速率）及外围功率电路的能量功率密切相关[75]。HESS的容量优化规划与操控对功率最大化至关重要，不妥规划或许导致容量冗余和额定本钱[75][76]。为战胜现有混合电池-超级电容器储能体系的限制性，研讨人员正将精力集中于若干要害范畴。其间一项远景广阔的研讨方向触及石墨烯增强电极资料的整合使用，该资料在坚持功率密度的一起展现出明显提高的能量密度特性。例如，选用Fe3O4/石墨烯纳米复合资料作为负极资料、石墨烯基三维多孔碳资料作为正极资料的体系，已展现出超高能量密度和优异的倍率才能[73]。此外，混合超级电容器中过渡金属基电池型资料的研讨也受到重视，要点在于提高其高倍率和长寿数储能功用。提高这些资料电化学功用的战略可归类为插层型与转化型电极的优化规划，以及对其储能功用的体系优化[77]。
在另一项研讨[78]中，选用碱性水溶液电解质和硼氮双掺杂碳阴极的锌碳混合超级电容器取得了更高的能量密度与功率密度。该掺杂碳资料的分级孔结构与缺陷构造促进了离子扩散/电荷转移，并增强了外表赝电容反应。此外，所提出的办法旨在将铅酸电池储能体系与超级电容器交融，以缓解独立微电网中的电池功用衰减问题。该计划包括一种用于功率滤波的新式操控战略，以及考虑放电深度与电池温度的改进型铅酸电池模型[79]。锌离子混合电容器(ZICs)被证明[80]兼具锌离子电池与超级电容器的优势，展现出高能量/功率密度以及长循环寿数特性。
此外，针对乡村电气化中独立光伏发电体系的混合储能体系（HESS）已开展全面研讨。经过探究不同拓扑结构和能量办理战略以延伸铅酸蓄电池使用寿数[63]。一起，二维纳米资料在金属离子混合电容器（MHCs）中的使用研讨致力于处理正负极反应动力学不匹配问题。这类资料具有大比外表积、短离子扩散途径及可调控结构等优势，可有用提高倍率功用与容量[81]。
这些立异办法和研讨方向关于战胜当时混合电池与超级电容器储能体系的限制性至关重要，其方针是完成更高的能量与功率密度、提高倍率功用并延伸循环寿数。
混合电池与超级电容器储能体系的集成呈现出多性向应战，在技能、经济与实践使用层面均需考量，一起在多样化使用中展现出明显优势。但是，如图3所示，这些混合体系的广泛选用与集成仍面临若干要害障碍。其间最具代表性的技能应战在于功率办理。混合电池-超级电容器储能体系具有明显的动力办理优势和高功率放电才能；但是，其适用性仅限于那些技能前进至关重要且具有充足初始资本的使用场景[82]。此外，研讨将混合储能体系的容量装备计划与技能优势与传统老练的电池储能体系进行了对比，强调了技能需求与经济可行性相匹配的重要性[82]。针对这些问题，研讨人员开发了一种半经验建模结构，该结构能够猜测电池/超级电容器混合体系在不同充放电工况下的电流散布与电压呼应，然后为各类使用场景供给规划指导[83]。
从经济学视点而言，混合型电池/超级电容器储能体系的相关本钱限制了其大规划使用。相较于独立电池单元与电子操控混合体系，无办理混合体系能以更低本钱、更低杂乱度完成更高功用[83]。但针对微电网使用的混合储能处理计划已开展经济性剖析，以支撑更具推行价值的经济可行规划[84]。此外，一项比较铅酸电池/超级电容器混合体系与单一电池在脉冲读档下功用的研讨标明，混合体系的分摊本钱比单一电池低17.6%[85]。在实践使用方面，由电池和超级电容器组成的混合储能体系已广泛使用于可再生动力调理、电网调控、储能增强、电动汽车再生制动及无线能量传输技能等多个范畴[65]。本文体系阐述了上述使用场景中操控体系的描述性特征，为储能技能及其使用范畴的未来研讨供给了重要启示[65]。此外，研讨经过建立试验室规划的混合微电网实证渠道——该渠道整合风力发电机与光伏组件——验证了混合式电池-超级电容器储能在电力行业的使用潜力[86]。
混合电池-超级电容储能体系的集成具有明显优势，例如经过结合电池较高能量密度与超级电容器较高功率密度的互补特性来提高全体功率，使其适用于电动汽车和电网支撑使用[86][87]。但是虽然存在这些优势，超级电容器因能量密度低和平准化本钱高，在工业使用中仍面临技能杂乱性和应战[88]。
近期多篇学术论文对混合电池-超级电容器体系的优化技能进行了研讨，深入讨论了电动汽车中HESS的容量装备与能量办理战略。但是，该范畴仍存在诸多应战与限制：

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  Optimal sizing: Various papers introduce methodologies for determining the optimal size of HESS, factoring in weight, volume, and cost considerations. While leveraging simulations and optimization algorithms, these approaches may encounter practical challenges in achieving the desired performance [89], [90], [91].
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  Energy management strategies: The proposed rule-based and optimal control-based energy management strategies are designed to regulate the energy content of the supercapacitor and battery based on vehicle speed and power demand. Despite their intentions to minimize battery degradation and system losses while maximizing performance, practical implementation may face complexities and uncertainties [90], [92], [93], [94].
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  Multi-objective optimization: Addressing the challenge of multi-objective optimization, certain papers employ weighted weights and genetic algorithms to transform the problem into a single-objective optimization. While promising improved cost functions and optimal HESS designs, practical implications and potential drawbacks of this approach may need further scrutiny [90], [94].

图4展现了不同优化技能与混合电池-超级电容器动力体系各组件之间联系的可视化表征。该图为优化混合电池-超级电容器动力体系的规划与运转供给了重要见解。
一种办法选用遗传算法结合Pareto前沿剖析，以优化试验性燃料电池/电池/超级电容器混合体系。该多方针优化（Multi）考虑了氢气消耗、电池读载（Load）及加快功用[95]。另一种办法选用交融Nelder-Mead单纯形法的粒子群优化算法，针对电动汽车混合储能体系进行优化。该办法旨在减轻电池功率应力并延伸电池使用寿数[96]。
一种用于装备电池-超级电容混合储能体系(HESS)的独立光伏体系的自习惯学习操控战略，选用了自组织映射与粒子群优化相结合的办法。该战略经过优化功率分配算法参数，有用按捺了电池的峰值需求负荷与短时充放电循环[97]。根据分解的多方针进化算法(MOEA/D)被用于优化HESS容量装备与能量办理战略参数，该办法旨在一起下降超级电容器本钱与电池容量衰减率[98]。
根据多性向递加-附加递减原则，本研讨开发了一种用于自动式电池/超级电容混合储能体系（HESS）的优化能量办理计划，该计划经过保证电池电流幅值/动摇最小化与超级电容能量损耗最低化，可取得可行的最优解[99]。另一项针对装备电池-超级电容HESS的独立光伏体系优化操控战略研讨，选用粒子群算法优化含糊逻辑操控器的从属度函数，旨在下降电池峰值电流需求[100]。
选用非支配排序遗传算法II对电动汽车半自动电池/超级电容器混合储能体系进行优化，旨在下降体系总本钱并减少LiFePO4电池容量衰减[101]。%%还有研讨经过通用代数建模软件(GAMS)中的非线性规划办法优化电池-超级电容器混合储能体系，要点考虑全生命周期内的运营本钱与出资本钱最小化[102]。%% 这些办法展现了混合储能体系优化中选用的多维度技能途径，其各自的方针函数与约束条件充分体现了此类体系优化问题的杂乱性与Multi性向特征。
沟通配电网中电池储能体系（BESS）的经济调度是一个要害问题，已有多种优化战略对此进行研讨。文献[103]作者提出了一种立异办法，将经济调度问题重构为二阶锥规划（SOCP）模型。由于解空间的凸性特征，这种转化能够求得大局最优解。该模型一起考虑有功功率与无功功率的注入和吸收，完成了动态视在功率补偿。此外，根据无源性操控理论的操控规划被引进，完成了功率类型的独立操控。该凸优化办法的核算功率在一个33-node中压测验馈线上得到验证。另一项优化战略触及涡流搜索算法（DVSA），该算法有用优化了配电网中的固定步长电容器组，在最小化能量损耗的一起仅需很少的核算量[104]。
文献[103]的作者提出了一种类似的新式办法，经过将经济调度问题重构为二阶锥规划（SOCP）模型。该转化可保证取得大局最优解，且该模型一起考虑了有功功率与无功功率的注入和吸收，完成了动态视在功率补偿。研讨还引进了根据无源操控理论的操控规划，证明了功率类型的独立可控性。该凸优化办法的有用性在33节点中压测验馈线上经过核算验证。此外，研讨选用混合整数二阶锥规划（MI-SOCP）模型的新办法，保证松懈优化模型的大局最优性。这一准确技能能以最短处理时刻取得安稳成果，证明了其在可再生动力发电机多时段最优潮流建模中的适用性[105]。
这些多样化的优化战略，包括SOCP重构、根据无源性的操控、DVSA以及MI-SOCP办法，突显了当时在沟通配电网中完成电池储能体系(BESS)经济调度的继续探究。虽然已有若干研讨针对喀麦隆乡村电气化场景下的混合可再生动力体系(HRES)展开讨论——触及容量优化装备、技能经济性比较、不同工况下的功用体现等方面——元虽然已有研讨选用启发式优化技能[106][107][108][109]对混合可再生动力体系(HRES)展开讨论，但较少有作业聚集于整合电池与超级电容储能的并网型HRES以完成更优的能量办理。本研讨经过选用先进算法优化装备电池-超级电容混合储能的并网型风光互补体系，旨在填补这一研讨空白。研讨成果丰富了混合储能体系范畴的知识体系，为提高可再生动力并网功率与电网耐性供给了新的技能途径。
本研讨对一种结合光伏发电、风力发电、蓄电池和超级电容器的并网混合动力体系进行了深入剖析。针对可再生动力间歇性、不行猜测性以及负荷需求动摇的特性，要点处理了体系装备优化与动力办理战略制定这一要害问题。经过归纳考虑技能、经济和环境要素，清晰了体系组件的最佳容量装备及各组件间的最优能量分配计划。研讨使用了AGTO、ARO、BOA、CGO、PFA和TSO六种优化算法求解体系最优装备，成果标明CGO算法在收敛功率方面体现杰出，仅需很少迭代次数即可取得最优解。