精英非支配排序算法与改进粒子群算法相结合的储能优化配置.pdf

随着全球能源结构的转型，以风能为代表的新能源正在全球范围内得到广泛应用。新能源的接入对电力系统的稳定性和电能质量提出了新的挑战，尤其是在功率波动的平滑处理方面。储能系统的优化配置因此在电力系统中扮演着越来越重要的角色。本文探讨了一种新的储能优化配置方法——结合精英非支配排序算法（NSGA-II）与改进的多目标粒子群优化算法（IMOPSO）的混合智能优化算法（HI0A）。该方法旨在通过最小化电压偏差、负荷波动，以及降低储能配置的容量，优化储能系统的配置问题。 粒子群优化（PSO）算法以其原理简单和快速收敛的特性被广泛应用于各种优化问题中。然而，PSO算法本身固有的早熟收敛风险和局部最优问题限制了其性能。针对这些缺陷，研究者们提出了多种改进策略，例如调整惯性权重等。尽管如此，这些改进方法仍然无法完全避免算法在后期迭代中陷入局部最优解的情况。 在此背景下，NSGA-II算法的引入提供了新的思路。NSGA-II作为一种多目标优化算法，通过非支配排序确保了求解过程中的解多样性，对于解决多目标优化问题来说尤为关键。NSGA-II通过多代遗传的迭代过程，逐步逼近帕累托前沿，从而获得一组全局最优的解集。将NSGA-II与IMOPSO相结合，利用IMOPSO的快速收敛特性与NSGA-II的全局搜索能力，形成了更加强大的HI0A算法，用于解决储能系统配置优化问题。 逼近理想解排序（TOPSIS）方法在HI0A算法中扮演着决策选择的角色。通过计算每个解与理想解和反理想解之间的距离，TOPSIS方法能够选出在多种性能指标下表现最佳的解。这一过程确保了储能接入方案的决策合理性，并为储能优化配置提供了科学的决策支持。 为了验证HI0A算法的有效性和准确性，研究者在IEEE-33节点测试系统上进行了仿真实验。实验结果表明，该算法在解决配电网储能选址定容问题时展现出良好的收敛性和全局寻优能力。这表明HI0A算法不仅在理论上可行，在实际应用中也具备较高的实用价值。 本文所提出的基于HI0A的储能优化配置方法，结合了两种算法的优势，为电力系统中的储能配置问题提供了一个创新且高效的优化工具。这不仅有助于提升电力系统的整体性能，也提高了系统的经济性。随着未来能源系统的进一步发展，该方法有可能被进一步扩展应用到更大规模的电力网络中，并结合其他优化技术以应对更加复杂的系统挑战。随着技术的不断进步和优化方法的不断发展，我们有理由相信，储能系统优化配置将会在电力系统中发挥越来越重要的作用，为人类的可持续发展提供有力支撑。