A comparative study of advanced multi-objective meta-heuristics for microgrid energy management

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

🔬研究者:Provides a standardized benchmarking framework (GMO-BF) for comparing multi-objective meta-heuristics in microgrid scheduling.

🏢実務担当者:Offers a practical optimization approach that balances cost, carbon emissions, and grid stability for microgrid operators.

🏛政策担当者:Demonstrates how carbon pricing mechanisms can be integrated into microgrid dispatch models to support decarbonization targets.

背景として、脱炭素化とデジタル化に向けたグローバルなエネルギー転換の中で、再生可能エネルギー分散型電源の高普及により、マイクログリッドの最適運用計画は多目的間の衝突や電源・負荷の変動性といった複雑な課題に直面している。既存研究におけるアルゴリズムベンチマークの非標準化や、工学的実践から乖離したモデルといった問題に対処するため、本論文では、代表的かつ最先端の多様な手法にわたる多目的メタヒューリスティックアルゴリズムの比較研究を実施する。経済コスト、炭素排出量、連系線電力変動を含む三次元の目的関数を構築し、ベースライン基準の割当量とラダー型炭素取引メカニズムを統合する。物理的機器の制約を考慮し、高次元のマイクログリッド運用計画モデルを確立する。多様なメタヒューリスティックアルゴリズムを網羅するテストスイートを設計し、制約処理、アーカイブ管理、性能評価基準を統一する汎用多目的ベンチマークフレームワーク（GMO-BF）を提案する。さらに、モンテカルロシミュレーションを通じて、複数の不確実性レベル下でのアルゴリズム性能の頑健性と感度を評価する。シミュレーション結果は、提案フレームワークがアルゴリズム性能の公平な比較を効果的に支援できること、および選択された最適化アルゴリズムが複数の目的間で良好なトレードオフを達成できることを示している。マイクログリッドの経済的かつ効率的な運用を確保しつつ、許容可能な炭素排出レベルと系統安定性を維持し、マイクログリッドのエネルギー管理に信頼性の高い技術的支援を提供する。

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。

Abstract Against the backdrop of the global energy transition toward decarbonization and digitalization, the high penetration of renewable distributed energy resources has made microgrid optimal scheduling face complex challenges such as multi-objective conflicts and source-load variability. To address issues in existing research, such as non-standardized algorithm benchmarking and models detached from engineering practice, this paper conducts a comparative study of multi-objective meta-heuristic algorithms spanning a diverse set of representative and state-of-the-art methods. A three-dimensional objective function including economic cost, carbon emissions, and tie-line power fluctuations is constructed, integrating a baseline-based quota and ladder-type carbon trading mechanism. Considering physical device constraints, a high-dimensional microgrid dispatch model is established. A test suite covering various meta-heuristic algorithms is designed, and a General Multi-Objective Benchmarking Framework (GMO-BF) is proposed to unify constraint handling, archive management, and performance evaluation standards. Furthermore, the robustness and sensitivity of algorithm performance are evaluated under multiple uncertainty levels through Monte Carlo simulations. Simulation results show that the proposed framework can effectively support fair comparison of algorithm performance, and the selected optimization algorithms can achieve a good trade-off among multiple objectives. While ensuring the economical and efficient operation of microgrids, it maintains acceptable carbon emission levels and grid stability, providing reliable technical support for microgrid energy management.

• openalex https://doi.org/10.1088/2631-8695/ae696ffirst seen 2026-05-17 07:11:34 · last seen 2026-06-15 05:16:07