基于改进粒子群算法的储能优化配置

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摘要储能将功率在时间维度上进行转移,可以抑制电压波动,减小网络损耗。为了合理地配置储能,以改进多目标粒子群算法为基础,建立一种以电压波动率、网络损耗和配置成本为优化目标的储能优化模型。在粒子初始化阶段,通过增加初始粒子个数,挑选出分散的非支配优势粒子作为初始种群,来提高初始种群的随机性;在速度更新阶段,采用节点电压指导粒子的进化方向,提高算法的计算速度。采用IEEE-33节点算例的仿真结果表明,对粒子群算法的改进提高了算法的稳定性、计算速度和精度;采用改进算法的储能配置方案,降低了系统的节点电压波动,减小了电能损耗。

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关键词 ：配电网, 改进粒子群算法, 储能配置, 多目标优化

Abstract：Energy storage transfers power in the time dimension, which can suppress voltage fluctuations and reduce network loss. In order to reasonably configure energy storage, an energy storage optimization model is established, which is based on voltage volatility, network loss and configuration cost. The particle swarm optimization is improved by increasing the number of initial particles and selecting the scattered non-dominant particles as the initial particles to improve the randomness of the initial particles. In the speed update stage, the node voltage is used to guide the particle evolution direction and improve the calculation speed of the algorithm. Simulation results of using IEEE-33 node examples show that the improvement of the algorithm improves the stability, computational speed and accuracy. The improved energy storage configuration scheme reduces the node voltage fluctuation of the system and reduces the power loss.

Key words： distribution network improved particle swarm optimization energy storage con- figuration multi-objective optimization

收稿日期: 2022-05-12

基金资助:国家重点研发计划（2018YFB1503005）; 国家自然科学基金（51777002）

作者简介: 温春雪（1980—）,男,北京市人,博士,教授,从事微网运行及接口变换器控制方向的研究工作。

引用本文:

温春雪, 赵天赐, 于赓, 王鹏, 李建林. 基于改进粒子群算法的储能优化配置[J]. 电气技术, 2022, 23(10): 1-9. WEN Chunxue, ZHAO Tianci, YU Geng, WANG Peng, LI Jianlin. Optimization configuration of energy storage based on the improved particle swarm optimization. Electrical Engineering, 2022, 23(10): 1-9.

链接本文:

http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2022/V23/I10/1

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