基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键.基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法.首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类.进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型.为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解.为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策.最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效...

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Vydáno v:电力系统保护与控制 Ročník 50; číslo 10; s. 31 - 39
Hlavní autoři: 安东, 杨德宇, 武文丽, 蔡文超, 李赫, 杨博, 韩一鸣
Médium: Journal Article
Jazyk:čínština
Vydáno: 内蒙古电力科学研究院,内蒙古呼和浩特 010020%昆明理工大学电力工程学院,云南昆明 650500 16.05.2022
Témata:
Pareto多目标优化
最优选址定容
改进多目标蜉蝣算法
电池储能系统
ISSN:1674-3415
On-line přístup:Získat plný text
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Abstract 电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键.基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法.首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类.进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型.为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解.为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策.最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性.仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动.
AbstractList 电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键.基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法.首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类.进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型.为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解.为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策.最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性.仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动.
Author 李赫
武文丽
安东
杨德宇
韩一鸣
杨博
蔡文超
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万方数据期刊 - 香港版
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IngestDate Thu May 29 04:03:03 EDT 2025
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Issue 10
Keywords Pareto多目标优化
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Snippet 电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键.基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法.首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线...
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Title 基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容
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