Ein neuer bio-inspirierter Optimierungsalgorithmus, entwickelt von Forschern der Texas Tech University, der Universität Bologna und der Islamischen Azad-Universität, verspricht, Kosten zu senken und die Stabilität in Stromnetzen mit erneuerbaren Energien zu verbessern. Der Boosting Circulatory System-Based Optimization (BCSBO)-Algorithmus, veröffentlicht 2025 in Frontiers of Engineering Management, ahmt das adaptive Verhalten des menschlichen Kreislaufsystems nach, um komplexe Entscheidungslandschaften in modernen Stromnetzen zu navigieren.
Moderne Stromnetze stehen vor erheblichen Herausforderungen, da erneuerbare Energiequellen wie Wind und Sonne Variabilität und Unsicherheit mit sich bringen. Traditionelle Optimierungsmethoden, die für stabile, fossile Brennstoff-basierte Systeme entwickelt wurden, kämpfen oft mit nichtlinearen Beschränkungen, Ventilpunkt-Effekten und verbotenen Betriebszonen. Viele bestehende heuristische Algorithmen stagnieren oder liefern unter stochastischen Bedingungen erneuerbarer Energien inkonsistente Ergebnisse, was einen dringenden Bedarf an schnelleren, widerstandsfähigeren Optimierungsstrategien schafft.
Der BCSBO-Algorithmus adressiert diese Herausforderungen, indem er ein früheres, kreislaufinspiriertes Framework erweitert. Er stattet "Blutmassen-Agenten" mit flexibleren, adaptiven Bewegungsregeln aus, die es ihnen ermöglichen, durch Lösungsräume zu zirkulieren, Engpässe zu umgehen und kontinuierlich nach besseren Wegen zu suchen – ähnlich wie das menschliche Kreislaufsystem für das Überleben optimiert. Dieser Entwurf ermöglicht es dem Algorithmus, lokale Fallen zu überwinden und die Suchmobilität in schwierigen Optimierungslandschaften aufrechtzuerhalten.
Die Forscher testeten BCSBO rigoros mit fünf verschiedenen Zielen für den optimalen Leistungsfluss (OPF) an standardisierten IEEE 30-Bus- und 118-Bus-Systemen. Die Ziele umfassten die Minimierung der Brennstoffkosten unter Berücksichtigung von Ventilpunkt-Effekten, die Minimierung der Erzeugungskosten unter einer CO2-Steuer, die Behandlung verbotener Betriebszonen, die Reduzierung von Netzverlusten und die Begrenzung von Spannungsabweichungen. In allen Tests erzielte BCSBO die niedrigsten Betriebskosten, mit 781,86 USD im Basiskostenszenario und 810,77 USD unter CO2-Steuer-Bedingungen. Der Algorithmus übertraf durchweg etablierte Konkurrenten wie Particle Swarm Optimization (PSO), Moth–Flame Optimization (MFO), Thermal Exchange Optimization (TEO) und Elephant Herding Optimization (EHO).
Ein entscheidender Aspekt der Forschung war die Modellierung der inhärenten Unsicherheit von Wind- und Solarenergie mittels Weibull- und Lognormalverteilungen. Selbst unter stark variablen Bedingungen bewahrte BCSBO Stabilität und zeigte eine hohe Robustheit für reale Systeme mit erneuerbaren Energien. Diese Ergebnisse verdeutlichen die Fähigkeit des Algorithmus, multiobjektive, nicht-konvexe und durch erneuerbare Energien geprägte OPF-Landschaften mit außergewöhnlicher Konsistenz zu navigieren, was ihn besonders wertvoll für Regionen macht, die großflächig erneuerbare Energien einsetzen.
Die Implikationen dieser Entwicklung sind bedeutend für den globalen Übergang zu erneuerbaren Energien. Indem BCSBO eine intelligentere und robustere Lösung für OPF-Probleme bietet, stellt er Netzbetreibern ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verfügung, um die Abhängigkeit von Brennstoffen zu verringern, die Spannungsstabilität zu verbessern und Solar- und Windenergie zu integrieren, ohne die Netzverlässlichkeit zu beeinträchtigen. Die adaptiven Rechenmechanismen des Algorithmus machen ihn auch für breitere ingenieurtechnische Herausforderungen geeignet, einschließlich der Planung von Energiespeichern, der Steuerung intelligenter Netze, der Transportlogistik und industrieller Optimierungsaufgaben, bei denen schnelle, präzise und unsicherheitstolerante Entscheidungsfindung essenziell ist.
Da sich Stromnetze zu dynamischen Ökosystemen entwickeln, die von unvorhersehbaren Bedingungen geprägt sind, stellt BCSBO einen entscheidenden Schritt nach vorn für die Netzoptimierung im Zeitalter der erneuerbaren Energien dar. Das Forschungsteam betonte, dass ihr verbessertes, kreislaufinspiriertes Design es dem Algorithmus ermöglicht, sich dynamisch anzupassen, Stagnation zu vermeiden und zuverlässige Entscheidungen zu liefern, selbst wenn die Einspeisung erneuerbarer Energien sehr unsicher ist. Dieser Fortschritt unterstützt kosteneffizientere, flexiblere und umweltverträglichere Lösungen für zukünftige Stromsysteme weltweit.
