基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容
资源描述
本资源文件详细介绍了一种基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容优化方法。该方法以系统节点电压波动、负荷波动以及储能系统总容量为目标，建立了储能选址定容优化模型。在求解过程中，提出了一种改进的多目标粒子群算法，该算法通过粒子与种群最优粒子的距离来动态调整惯性权重，并在距离较小时引入交叉变异操作，以避免陷入局部最优解。同时，采用动态密集距离排序来更新非劣解集，并指导种群全局最优解的选取，从而在保持解集规模的同时使解的分布更加均匀。
为了避免决策者偏好对最终结果的影响，本方法还采用了基于信息熵的序数偏好法，从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案。通过在IEEE33节点配电系统中的仿真验证，结果表明该方法在储能选址定容问题求解中具有很好的收敛性和全局搜索能力。
主要内容
- 优化模型建立：
- 以系统节点电压波动、负荷波动以及储能系统总容量为目标，建立了储能选址定容优化模型。
- 改进多目标粒子群算法：
- 根据粒子与种群最优粒子的距离动态调整惯性权重。
- 在距离较小时引入交叉变异操作，避免陷入局部最优解。
- 采用动态密集距离排序更新非劣解集，并指导种群全局最优解的选取。
- 基于信息熵的序数偏好法：
- 从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案，避免决策者偏好对结果的影响。
- 仿真验证：
- 在IEEE33节点配电系统中进行仿真验证，结果表明该方法具有良好的收敛性和全局搜索能力。
适用对象
本资源适用于电力系统优化、储能系统设计、多目标优化算法研究等领域的研究人员和工程师。
使用说明
- 下载资源文件。
- 阅读详细的技术文档，了解算法原理和实现细节。
- 根据实际需求，调整参数并进行仿真验证。
- 根据仿真结果，优化储能系统的选址和定容方案。
贡献与反馈
如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过相关渠道进行反馈。我们期待您的宝贵意见，以便不断改进和完善该方法。