【摘要】：以系統(tǒng)節(jié)點電壓波動、負(fù)荷波動以及儲能系統(tǒng)總?cè)萘繛槟繕?biāo)建立了儲能選址定容優(yōu)化模型。求解過程中提出了一種改進多目標(biāo)粒子群算法(improved multi-objective particle swarm optimizer,IMOPSO)。該算法根據(jù)粒子與種群最優(yōu)粒子的距離來指導(dǎo)慣性權(quán)重的取值,使得各粒子的慣性權(quán)重可以自適應(yīng)調(diào)整,并在二者距離較小時引入交叉變異操作,避免陷入局部最優(yōu)解,同時采用動態(tài)密集距離排序來更新非劣解集并指導(dǎo)種群全局最優(yōu)解的選取,在保持解集規(guī)模的同時使解的分布更均勻。為避免決策者偏好對最終結(jié)果的影響,采用基于信息熵的序數(shù)偏好法從最優(yōu)Pareto解集中選取儲能的最優(yōu)接入方案。以IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)為例進行仿真驗證,結(jié)果表明該方法在儲能選址定容問題求解中具有很好的收斂性以及全局搜索能力。
[Abstract]:Taking the voltage fluctuation, load fluctuation and the total capacity of the energy storage system as the targets, the optimal model of energy storage location is established. An improved multi-objective particle swarm optimization algorithm (improved multi-objective particle swarm optimizer) is proposed. According to the distance between particles and population optimal particles, the algorithm can guide the value of inertia weight, so that the inertia weight of each particle can be adjusted adaptively, and cross mutation operation is introduced when the distance between them is small, so as to avoid falling into the local optimal solution. At the same time, the dynamic dense distance ordering is used to update the non-inferior solution set and to guide the selection of the global optimal solution of the population, so that the solution distribution is more uniform while maintaining the size of the solution set. In order to avoid the influence of decision makers' preference on the final result, the ordinal preference method based on information entropy is used to select the optimal access scheme of energy storage from the optimal Pareto solution set. The simulation results of IEEE-33 node distribution system show that the proposed method has good convergence and global searching ability in the solution of energy storage location and capacity problem.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;中國電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家863高技術(shù)基金項目(2014AA052004)~~
【分類號】：TM91

【參考文獻】

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本文編號：2165503