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🔥 内容介绍
一、研究背景与主题引入
在全球能源危机与气候变化的大背景下，能源的可持续利用与高效管理成为关键议题。办公建筑作为能源消耗的重要领域，其微电网的优化运行对于节能减排、降低运营成本具有显著意义。碳 - 电力市场的兴起为微电网的优化提供了新的经济激励机制，如何在碳 - 电力市场环境下实现办公建筑微电网的环境与经济优化成为亟待解决的问题。哈里斯鹰优化算法（HHO）作为一种新兴的群体智能优化算法，在解决复杂优化问题方面展现出潜力，但传统HHO算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。因此，本研究提出改进哈里斯鹰算法（i-HHO），并将其应用于办公建筑微电网基于碳 - 电力市场的环境经济优化，旨在提高优化效果，为办公建筑微电网的高效运行提供理论支持与实践指导。
二、理论基础与前人研究综述
2.1 碳 - 电力市场相关理论
碳 - 电力市场将碳排放权交易与电力市场相结合，通过市场机制引导能源的合理配置与使用。在碳 - 电力市场中，碳排放成本成为影响微电网运行决策的重要因素，促使微电网运营商在追求经济效益的同时，考虑环境效益，实现环境与经济的协调发展。
2.2 哈里斯鹰优化算法原理
HHO算法模拟哈里斯鹰的狩猎行为，包括探索阶段与开发阶段。在探索阶段，哈里斯鹰通过随机搜索寻找猎物；在开发阶段，根据猎物的不同状态采用不同的攻击策略。该算法具有较强的全局搜索能力，但在处理复杂问题时，存在收敛精度不高、局部搜索能力不足等问题。
2.3 前人研究成果与不足
前人在微电网优化方面开展了大量研究，涉及能源管理、经济调度等多个方面。部分研究考虑了碳交易机制对微电网运行的影响，但大多采用传统优化算法，优化效果有限。在算法改进方面，虽然已有一些研究对HHO算法进行改进，但针对办公建筑微电网在碳 - 电力市场环境下的优化研究较少，且现有改进方法在提高算法收敛速度与全局搜索能力方面仍有提升空间。因此，本研究提出的i-HHO算法具有重要的研究价值与实践意义。
三、研究设计与数据方法
3.1 研究设计类型
本研究采用实验设计与数值模拟相结合的方法。首先，构建办公建筑微电网的数学模型，考虑分布式电源、储能装置、负荷等多种因素，以及碳 - 电力市场的交易规则与成本模型。然后，设计i-HHO算法，并通过数值实验将其与传统HHO算法以及其他优化算法进行对比，验证i-HHO算法的有效性。
3.2 数据来源与收集方法
研究数据主要来源于两个方面：一是办公建筑微电网的实际运行数据，包括分布式电源的发电功率、负荷需求等，通过安装在微电网中的监测设备进行实时采集；二是碳 - 电力市场的相关数据，如碳排放价格、电力价格等，通过查阅相关市场报告与数据库获取。在数据收集过程中，确保数据的准确性与完整性，对异常数据进行处理与修正。
3.3 i-HHO算法改进点
3.3.1 Sobol序列初始化
传统HHO算法采用随机初始化方式，可能导致初始种群分布不均匀，影响算法的收敛速度与全局搜索能力。i-HHO算法引入Sobol序列初始化方法，Sobol序列是一种低差异序列，能够使初始种群在搜索空间中均匀分布，提高算法的初始搜索效率，为后续的优化过程奠定良好基础。
3.3.2 改进逃逸能量
在HHO算法中，逃逸能量是决定哈里斯鹰从探索阶段过渡到开发阶段的关键参数。传统算法中逃逸能量的计算方式较为简单，不能很好地适应复杂问题的优化需求。i-HHO算法对逃逸能量的计算进行改进，根据种群的进化状态与个体的适应度值动态调整逃逸能量，使算法在搜索过程中能够更加灵活地切换探索与开发模式，提高算法的收敛精度与全局搜索能力。
3.3.3 变异算子
为进一步增强算法的局部搜索能力，避免陷入局部最优，i-HHO算法引入变异算子。在算法迭代过程中，以一定的概率对部分个体进行变异操作，通过改变个体的部分维度值，增加种群的多样性，使算法能够在搜索空间中发现更多潜在的优质解。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%_________________________________________________________________________%
%_________________________________________________________________________%
% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end
🔗 参考文献
Yuqi Z, Bing W, Yuquan C, et al. Environmental and economic optimization of office building microgrid based on carbon-electricity market and improved Harris Hawks Optimization algorithm[J]. Energy, 2025: 136818.(SCI1区，TOP）
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