配电网光伏储能双层优化配置模型（选址定容）
分布式电源选址定容
引言：
随着可再生能源的快速发展和广泛应用，光伏和储能等分布式电源成为了现代配电网中不可或缺的组
成部分。然而，如何合理配置光伏和储能设备，以实现最佳的能源利用和经济效益，仍然是一个具有
挑战性的问题。在本文中，我们将重点介绍一种配电网光伏储能双层优化配置模型，即选址定容模型
。通过该模型的运行与规划联合，能够提高配电网的灵活资源管理能力，实现可再生能源的优化配置
。
一、模型概述
该模型以 IEEE33 节点配电网为例，采用粒子群算法求解。上层模型为光伏和储能的选址定容模型，
旨在找到最佳的光伏和储能设备位置和容量。下层模型考虑弃光和储能出力，即优化调度。多目标模
型以运行成本和电压偏移量为指标，采用多目标粒子群算法得到 pareto 前沿解集。最终，从
pareto 前沿解集中选择最佳结果带入到上层模型，实现整个模型的迭代优化。
二、上层模型：选址定容模型
光伏和储能设备的选址定容是配电网中优化配置的关键环节。选址定容模型通过分析现有配电网的负
荷需求、太阳辐射条件、地理位置等因素，确定光伏和储能设备的最佳位置和容量。在本模型中，粒
子群算法作为优化算法，通过迭代寻找全局最优解。
三、下层模型：优化调度模型
在光伏和储能设备的优化配置完成后，下一步是进行优化调度，以最大限度地利用可再生能源。在该
模型中，弃光和储能出力是一个重要的考虑因素。通过优化调度，可以在太阳能充足时将多余的电能
储存起来，以供夜间或天气不好时使用。多目标模型以运行成本和电压偏移量为指标，通过多目标粒
子群算法求解，得到 pareto 前沿解集。
四、模型迭代优化
在得到 pareto 前沿解集后，我们从中选择最佳结果，带入上层模型进行迭代优化。通过不断迭代，
我们可以逐渐接近最优解，并实现整个配电网光伏储能双层优化配置模型的目标。
五、实验与结果
我们以 IEEE33 节点配电网为实验对象，通过运行该模型进行了一系列实验，并得到了相应的优化结
果。实验结果表明，该模型能够有效地优化配电网中光伏和储能设备的位置和容量，提高可再生能源
的利用率，并减少运行成本和电压偏移量。
六、结论与展望
