回転量子粒子群最適化による協調型デマンドレスポンスとエネルギー貯蔵を考慮した島嶼マイクログリッドの低炭素経済的運用

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel RQPSO algorithm for solving high-dimensional optimization problems in microgrid dispatch, with benchmark and case study validation.

🏢実務担当者:Microgrid operators can adopt the coordinated demand response and storage scheduling framework to reduce operating costs and emissions.

🏛政策担当者:Demonstrates the feasibility of low-carbon island microgrids, supporting policies for renewable integration and diesel phase-out in remote areas.

遠隔島嶼マイクログリッドにおけるディーゼル発電への高い依存度、再生可能エネルギーの変動性、および需要側の柔軟性の限界に対処するため、本研究は、協調型デマンドレスポンスを備えた島嶼型太陽光・風力・ディーゼル・バッテリーエネルギー貯蔵システムのための低炭素経済的ディスパッチ枠組みを開発する。提案モデルは、発電出力、バッテリー充電状態、充放電、デマンドレスポンス、および島嶼型電力バランスの制約を満たしながら、運用コスト、汚染物質処理コスト、および負荷損失ペナルティコストを最小化する。結果として生じる高次元、非線形、かつ強く制約された最適化問題を解くために、回転量子粒子群最適化アルゴリズム（RQPSO）が提案される。従来の速度・位置更新とは対照的に、RQPSOは各決定変数を全次元量子位相表現を用いて独立に符号化し、最短経路回転誘導位相更新メカニズムを通じて探索を実行する。適応的角度突然変異、エリート局所洗練、および停滞認識再起動がさらに組み込まれ、大域的探索、局所的活用、および収束安定性のバランスをとる。このアルゴリズムは、9つの30次元ベンチマーク関数と、島嶼データの代表的な24時間予測負荷および再生可能エネルギー発電プロファイルを用いて評価される。信頼性優先スケジューリング方式のもとで、RQPSOは総スケジューリングコスト69,017.69 CNY、ディーゼル燃料消費量6,636.20 kg、推定CO2排出量18,332.49 kgを達成する。従来のPSOと比較して、これら3つの指標はそれぞれ9.34%、12.25%、および12.25%削減される。RQPSOはまた、6つの比較アルゴリズムと比較して総コストを6.16～27.36%削減する。結果は、デマンドレスポンスとバッテリー貯蔵の協調がピーク・バレー調整を改善し、ディーゼル依存度と排出量を削減し、異なる再生可能エネルギー発電条件下で実行可能かつ経済的な運用を維持できることを実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

To address the high dependence on diesel generation, renewable energy variability, and limited demand-side flexibility of remote islanded microgrids, this study develops a low-carbon economic dispatch framework for an islanded photovoltaic–wind–diesel–battery energy storage system with coordinated demand response. The proposed model minimizes the operating cost, pollutant treatment cost, and load-loss penalty cost while satisfying generation-output, battery state-of-charge, charging and discharging, demand-response, and islanded power-balance constraints. To solve the resulting high-dimensional, nonlinear, and strongly constrained optimization problem, a rotation quantum particle swarm optimization algorithm (RQPSO) is proposed. In contrast to the conventional velocity–position update, RQPSO independently encodes each decision variable using a full-dimensional quantum phase representation and performs the search through a shortest-path rotation-guided phase-updating mechanism. Adaptive angular mutation, elite local refinement, and stagnation-aware restart are further incorporated to balance global exploration, local exploitation, and convergence stability. The algorithm is evaluated using nine 30-dimensional benchmark functions and representative 24 h forecasted load and renewable-generation profiles for Island data. Under the reliability-priority scheduling scheme, RQPSO achieves a total scheduling cost of 69,017.69 CNY, diesel fuel consumption of 6636.20 kg, and estimated CO2 emissions of 18,332.49 kg. Compared with conventional PSO, these three indicators are reduced by 9.34%, 12.25%, and 12.25%, respectively. RQPSO also reduces the total cost by 6.16–27.36% relative to six comparison algorithms. The results demonstrate that the coordination of demand response and battery storage can improve peak–valley regulation, reduce diesel dependence and emissions, and maintain feasible and economical operation under different renewable-generation conditions.

• openalex https://doi.org/10.3390/pr14142353first seen 2026-07-23 05:18:47