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

储能系统的优化配置在当前电力系统中扮演着至关重要的角色，特别是在新能源，如风能的接入下，储能设备能够有效地平滑功率波动，提升系统稳定性和电能质量。本文提出的是一种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）。这种算法旨在最小化电压偏差、负荷波动，并降低储能配置的容量。 粒子群优化算法（PSO）因其简单的原理和快速的收敛性而受到青睐，但存在早熟和陷入局部最优的风险。为了克服这些缺点，研究者们提出了各种改进策略，其中包括调整惯性权重。文献中提到了线性递减、非线性递减以及基于粒子位置差异的动态调节等方法。然而，这些方法并不能完全避免算法在后期陷入局部最优的问题。 精英非支配排序算法（NSGA-II）是一种多目标优化算法，它通过非支配排序寻找帕累托最优解集，保持解的多样性，这对于多目标优化问题尤其重要。在本文中，NSGA-II与IMOPSO结合，增强了算法的全局搜索能力和寻优性能。 逼近理想解排序（TOPSIS）方法被用于从非支配解集中选择最理想的储能接入方案。TOPSIS通过比较每个解与理想解和反理想解的距离，确定最优解，从而确保了决策的合理性。 通过在IEEE-33节点测试系统上的仿真实验，该算法的有效性和准确性得到了验证，证明了它在解决配电网储能选址定容问题时具有良好的收敛性和全局寻优能力。这一方法对于处理混合非线性规划问题，特别是储能优化配置，提供了更高效、更具适应性的解决方案。 这项研究结合了两种优化算法的优势，为解决储能系统的配置问题提供了一个创新且高效的工具，有助于提高电力系统的整体性能和经济性。未来的研究可能进一步探索如何将这种方法扩展到更大规模的电力网络中，以及如何结合其他优化技术以应对更复杂的系统挑战。