基于信息熵序数偏好的多目标粒子群优化算法在电力系统储能选址与容量确定中的应用

简介：
本研究提出了一种结合信息熵和序数偏好的多目标粒子群优化算法，专门用于解决电力系统中储能设施的最优选址及容量配置问题。该方法通过模拟自然群体智能搜索机制，有效平衡了不同目标间的复杂权衡关系，为实现电网稳定运行、提高经济效益提供了新的技术手段。 基于信息熵序数偏好法的多目标粒子群优化算法在电力系统储能选址定容中的应用。 改进后的多目标粒子群优化算法用于确定33节点系统的储能设备最佳位置与容量，采用基于信息熵的序数偏好法（TOPSIS）求解最优接入方案。程序运行稳定且注释详尽。 该程序主要解决一个电力调度问题，通过优化发电机和储能装置的控制策略来最小化电网脆弱性、网损及储能系统的额定容量。其应用于电力系统领域，旨在提升发电设备与储能设施的工作效率以改善整体性能。 程序采用多目标粒子群优化算法（MOPSO）进行求解。该方法通过迭代更新粒子的位置和速度搜索最优解集，并将问题转化为一个多目标优化框架，其中包含电网脆弱性、网损及储能系统容量作为评价指标。程序利用Pareto前沿来保存非支配解决方案并借助拥挤距离机制挑选出最终的优选方案。 具体执行步骤如下： 1. 导入网络参数：包括发电机和负荷的相关数据。 2. 设置决策空间：定义各变量的操作范围及其限制条件。 3. 种群位置与速度初始化：为粒子群设定初始的位置及速度值。