将可再生能源（RE）系统整合到国家电网可能导致间歇性供电、降低电能质量，并带来经济挑战。研究人员优化了智能电网（SG）技术，以识别整合替代能源的最有效方案。本文研究了与国家电网连接混合RE系统的技术经济可行性。研究人员采用大规模案例，利用相同基础设施预测国家所

　　将可再生能源（RE）系统整合到国家电网可能导致间歇性供电、降低电能质量，并带来经济挑战。研究人员优化了智能电网（SG）技术，以识别整合替代能源的最有效方案。本文研究了与国家电网连接混合RE系统的技术经济可行性。研究人员采用大规模案例，利用相同基础设施预测国家所需升级的经济状况。当前工作使用HOMER Grid工具模拟国家和城市层面的三个负荷案例。RE源的整合在案例A、案例B和案例C中分别达到19.4%、219.4%和18.24%。研究人员在RE源渗透率最高时确定了可负担的能源成本（COE）。COE可能仍接近国家电网提供电力时的水平；COE值范围在0.0686美元/kWh至0.0706美元/kWh之间。本研究建议在拥有丰富非可再生能源的国家将RE源与国家电网结合使用。本研究的未来方向是将仿真扩展到设计软件，以结合当地气象站实施建议的系统。

　　随着工业化进程加速，化石燃料在交通和能源领域的广泛使用导致气候变化问题日益严峻。为减少温室气体排放，迫切需要降低对传统能源（煤、气、油）的依赖，而将可再生能源（RE）系统整合到国家电网是实现这一目标的关键途径。然而，RE源（如光伏PV和风力涡轮机WT）的间歇性特点会引发供电不稳定、电能质量下降以及经济成本增加等挑战。智能电网（SG）技术通过优化调度，可识别出整合RE源的最有效方案，但现有研究多聚焦于小规模独立系统，缺乏对大规模并网配置的技术经济可行性评估，尤其是在电网基础设施薄弱、负荷需求波动大的区域（如伊拉克）。伊拉克电力系统长期面临短缺问题：负荷需求从2003年约6 GW增长至2024年峰值48.3 GW，而实际供应能力严重不足，导致频繁削负荷（峰值达29.0 GW）。因此，研究人员开展本研究，旨在利用HOMER Grid软件，以伊拉克国家电网为背景，基于实际气象和负荷数据，评估整合光伏（PV）、风力涡轮机（WT）及电池储能系统的混合RE系统的技术经济可行性，为电网现代化和多样化提供规划依据。该论文发表在《Solar Compass》期刊。

　　研究人员采用HOMER Grid软件进行仿真与优化。该方法基于能量平衡原理，结合搜索算法和导数自由算法，在每种配置下迭代计算成本，直至收敛到最小成本解。关键技术包括：光伏（PV）建模（考虑全局水平辐射GHR、温度系数和电池温度），风力涡轮机（WT）建模（基于风速、轮毂高度和切入/切出速度），电池储能系统建模（考虑充放电效率、自放电率），以及经济模型（净现值成本NPC、能源成本COE和RE渗透率）。输入数据来源包括：位于伊拉克中部Abu-Ghraib的气象站提供的月平均GHR、风速和温度数据；伊拉克电力部提供的2024年三个负荷日曲线（全国需求负荷、全国削负荷、Karkh/巴格达区域供应负荷）。系统规格假设基于文献和当地价格，如PV容量5 kW、WT容量1.5 MW、电池容量1.02 kWh等。

　　通过分析气象数据，研究人员发现：伊拉克中部地区GHR在6-7月达到最大值7.14 kWh/m2/day，晴空指数为0.621-0.633，表明太阳能潜力巨大；风速在过渡季节较高，但年均值低于6 m/s，仍需利用WT技术。

　　基于实际负荷数据，研究人员揭示了电力系统的严重供需失衡：2024年夏季峰值需求达48.3 GW，而最大供应仅27.2 GW，削负荷峰值达29.0 GW。Karkh区域最大供应负荷为3.0 GW。这一短缺归因于发电缺口、输配损耗、燃料供应问题及基础设施老化。

　　通过与文献对比，研究人员发现COE值随负荷规模、RE配置和地区资源变化呈现一致趋势。本研究中，大规模负荷（48.3 GW）的COE（0.0689-0.0706美元/kWh）低于多数小规模案例（如0.167美元/kWh），验证了并网混合RE系统在技术经济上的可行性。

　　**讨论部分**：研究指出，该工作存在若干局限性，包括HOMER Grid软件基于恒定效率假设、忽略电压不稳定性和电池发热，以及未考虑三维遮挡效应和生物质能等额外RE源。尽管存在简化，但仿真结果仍为大规模电网规划提供了可靠参考。此外，研究强调，在化石燃料成本低廉的国家（如伊拉克），低RE渗透率方案仅会提升成本，因此需在政策上推动高RE渗透率策略以平衡经济效益与环境效益。

　　**结论部分**：本研究利用AI辅助仿真工具HOMER Grid评估了将RE源整合到国家电网的可行性。仿真结果确认了在不同负荷条件下整合混合RE的技术经济可行性。研究人员分析了三个案例，每个案例代表不同的能源需求水平和系统配置。结果表明，优化设计能够高效且经济地满足负荷。所有设计均以降低COE、减少电网依赖和最小化CO

　　排放为目标。通过测试不同案例评估国家负荷需求、探索最优设计可行性并针对电力短缺提出解决方案。对于案例A，最高RE贡献达到19.4%，依赖太阳能，NPC为2096亿美元，COE为0.0698美元/kWh。此外，可以得出结论，COE值接近国家电网水平，这激励了混合RE系统的整合。由于需求增加，政府采用削负荷方法保护发电系统免于停电。在案例B中研究了RE系统整合。观察到当RE渗透率达到219.4%时，实现了成功满足需求的方案。由于渗透率高，CO

　　排放量低于其他优化建议。对于案例C，将PV模块与电池系统整合到国家电网中，在最小CO

　　排放和COE为0.0698美元/kWh的条件下，RE最大贡献达到2%。基于上述仿真，必须指出，在利用石油和天然气提供电力的国家中，当电价已较低时，整合低潜力RE源只会提高成本。本研究突出了将智能混合RE系统作为国家电网的宝贵资产进行整合的潜力，利用人工智能（AI）工具规划现有电网的未来增强。太阳能被认为是最有可能整合到伊拉克电力系统的RE源，因为它具有所有RE源中最显著的潜力。本研究的原创性在于其国家层面的关注，这超出了大多数先前研究的范围。未来工作建议纳入控制策略，包括需求响应、启发式优化算法和其他基于AI的方法，以增强系统灵活性和性能。此外，研究可扩展为在设计软件中实现建议的系统进行仿真。