基于多目标粒子群算法的配电网络储能配置优化

简介：
本研究提出了一种基于多目标粒子群算法的方法，旨在优化配电网络中储能系统的配置，实现经济效益与技术性能的最佳平衡。 本段落构建了一个储能选址定容优化模型，该模型以系统节点电压水平（反映电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统的总容量为优化目标。在求解过程中提出了一种改进的多目标粒子群算法(IMOPSO)。此算法通过计算个体粒子与群体最优粒子之间的距离来动态调整惯性权重，使各粒子能够自适应地改变其搜索策略，并且当两者间的距离较小时引入交叉变异操作以避免陷入局部最优解。此外，该方法还采用了动态密集距离排序技术更新非劣解集，并据此选择全局最优的解决方案，在保持了解集规模的同时也优化了解的质量分布。为了减少决策者偏好对最终结果的影响，本段落采用了一种基于信息熵的序数偏好法从Pareto最优解集中挑选出最佳储能接入方案。通过在IEEE33节点配电系统上进行仿真验证，证明该方法具有良好的收敛性和全局搜索能力，在解决储能选址定容问题中表现出色。