基于Matlab的改进多目标粒子群算法在33节点系统中的储能选址与容量确定，结合信息熵序数偏好方法

简介：
本研究提出了一种基于Matlab的改进多目标粒子群算法，用于复杂电力系统中（如33节点系统）的储能设备最优选址及容量配置，并创新性地引入了信息熵序数偏好方法以增强决策过程。 改进多目标粒子群储能选址定容方案通过MATLAB编程实现于一个33节点系统中，并使用基于信息熵的序数偏好法（TOPSIS）来求解最优接入方案，程序运行稳定且注释详尽。 该程序主要功能是利用一个多目标优化算法解决电力系统的调度问题。具体来说，它通过调整发电机和储能设备的控制策略以最小化电网脆弱性、网损以及储能设备的额定容量。此方法应用于电力系统领域中，旨在提升整体运行效率与稳定性。 程序采用多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行求解，该算法基于迭代更新粒子的位置和速度来搜索最优解集。问题被转换为一个多目标优化任务，其中包含电网脆弱性、网损及储能设备额定容量三个主要目标函数。通过pareto前沿存储非支配解，并利用拥挤距离机制选择最合适的解决方案。 程序运行步骤如下： 1. 导入网络参数：包括发电机和负荷的详细信息。 2. 设置决策空间：定义决策变量的取值范围与限制条件。 3. 种群初始化：设定粒子的位置及速度初始状态。 4. 储能约束处理：根据储能设备容量限制调整其充放电策略。 5. 计算种群适应度。