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高速公路服务区微电网最优成本投资规划研究

来源：电工电气发布时间：2025-10-29 09:29 浏览次数：2

高速公路服务区微电网最优成本投资规划研究

孙江

(山西能源学院电气与控制工程系，山西晋中 030006)

摘要：在能源转型与绿色发展的背景下，高速公路服务区微电网成本优化成为交通能源系统绿色转型的关键问题。以服务区微电网全生命周期成本最小化为目标，构建了光伏-柴油-储能-电网交互的多能源供电系统优化模型。针对传统优化方法在处理高维非线性问题上的局限性，创新性地提出了基于动态惯性权重粒子群优化(DIW-PSO)算法的微电网投资规划方法，通过建立包含设备投资、运维管理等全要素的成本模型，实现了系统容量配置与运行策略的协同优化。案例研究表明，该优化方案可使微电网生命周期日均成本降低7%，能源综合利用效率提升10.9%，光伏系统容量需求减少10.8%，为高速公路服务区微电网的规划设计提供了科学的决策支持。

关键词： 高速公路服务区；微电网；成本优化；动态惯性权重粒子群优化算法；全生命周期成本

中图分类号：TM715 ；TM727 文献标识码：A 文章编号：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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