计及配电网综合弹性与经济性的储能优化配置研究.docx

计及配电网综合弹性与经济性的储能优化配置研究 本文研究了基于运行经济性的微电网群（MMG）协同优化调度模型，以解决分布式电源（DG）输出功率的不确定性问题。MMG 是由多个微电网（MG）互联得到的微型电力系统，可以有效地消纳 DG。为提高模型求解的精度与速度，提出了改进的二阶振荡粒子群算法。 知识点： 1. 分布式电源（DG）：DG 是一种小型的电源系统，可以提供电力输出，但其输出功率具有不确定性，导致电网中的电能质量和系统稳定性下降。 2. 微电网（MG）：MG 是由负载、DG、储能（ESS）和微型燃气轮机（MT）组成的集成系统，旨在提高 DG 渗透率。 3. 微电网群（MMG）：MMG 是由多个 MG 互联得到的微型电力系统，可以更为有效地消纳 DG。 4. 协同优化调度模型：协同优化调度模型是解决 MMG 优化调度问题的数学模型，主要涉及优化目标和约束条件。 5. Logistic 映射：Logistic 映射是一种用于初始化粒子群的方法，可以提高粒子群的多样性。 6. 改进二阶振荡粒子群算法：该算法首先通过 Logistic 映射初始化种群，然后采用自适应动态方法改变惯性权重，并引入 4 个振荡变量增加粒子群的多样性。 7. 优化目标：优化目标是协同优化调度模型的核心部分，通常包括碳排放费用、运行成本、电力供应可靠性等方面。 8. 约束条件：约束条件是协同优化调度模型的限制条件，通常包括电网的电压限制、频率限制、功率限制等方面。 9. 二阶振荡粒子群算法：二阶振荡粒子群算法是一种基于粒子群优化的算法，可以有效地解决 MMG 协同优化调度模型。 10. 频率限制：频率限制是电网中的一个重要约束条件，旨在确保电网的频率稳定。 11. 电压限制：电压限制是电网中的一个重要约束条件，旨在确保电网的电压稳定。 12. 功率限制：功率限制是电网中的一个重要约束条件，旨在确保电网的功率稳定。 本文研究了基于运行经济性的微电网群协同优化调度模型，以解决分布式电源输出功率的不确定性问题，并提出了改进的二阶振荡粒子群算法来提高模型求解的精度与速度。