基于改進DBO算法的儲能容量配置優化研究
王崎1 ，楊雯2
(1 上海電力大學 經濟與管理學院，上海 201306； 2 國網上海市電力公司長興供電公司，上海 201913)
摘 要 ：風光互補微電網能夠提升可再生能源利用率，保障配電網運行穩定，然而其容量配置優化通常涉及高維非線性約束，求解難度較大。構建了以全生命周期成本最優為目標的風光混合儲能微電網容量配置模型，并引入改進蜣螂優化算法 (DBO) 進行求解，通過慣性權重因子和動態邊界收縮機制的協同作用，提升了在復雜約束下的搜索精度與收斂性能。仿真結果表明，所提方法能夠在典型日場景下有效降低系統經濟成本，并在不同季節性工況下保持較高的供電可靠性與運行穩定性。基于改進DBO的配 置方案為風光儲能微電網的工程應用提供了可行的技術路徑，未來可進一步拓展至更大規模多能互補系 統并結合實際運行需求完善動態約束設計。
關鍵詞 ： 改進蜣螂優化算法 ；風光混合儲能 ；容量配置 ；微電網 ；全生命周期成本
中圖分類號 ：TM715 ；TM734 文獻標識碼 ：A 文章編號 ：1007-3175(2025)12-0016-06
Research on Optimization of Energy Storage Capacity Configuration Based on Improved DBO Algorithm
WANG Qi1 , YANG Wen2
（1 School of Economics and Management, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 201306, China;
2 State Grid Shanghai Electric Power Co., Ltd. Changxing Power Supply Company, Shanghai 201913, China）
Abstract: Wind-solar hybrid microgrids can enhance renewable energy utilization rates and ensure stable operation of distribution grids. However, optimizing their capacity configuration typically involves high-dimensional nonlinear constraints, making the solution process quite challenging. A capacity configuration model for wind-solar hybrid energy storage microgrids targeting the optimization of the whole-life cycle cost is constructed, and an improved dung beetle optimization (DBO) algorithm is introduced for solving. Through the synergistic effect of the inertia weight factor and the dynamic boundary contraction mechanism, the search accuracy and convergence performance under complex constraints are improved. Simulation results show that the proposed method can effectively reduce the system economic cost under typical daily scenarios and maintain high power supply reliability and operational stability under different seasonal operating conditions. The configuration scheme based on the improved DBO provides a feasible technical path for the engineering application of wind-solar energy storage microgrids. In the future, it can be further extended to larger-scale multi-energy complementary systems and the dynamic constraint design can be improved in combination with actual operational requirements.
Key words: improved dung beetle optimization algorithm; wind-solar hybrid energy storage; capacity configuration; microgrid; whole-life cycle cost
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