基于改进粒子群算法的含光伏储能选址定容模型在14节点配网系统的应用及分析

简介：
本研究提出了一种改进的粒子群优化算法，并应用于包含光伏发电和储能装置的配电系统中。通过建立合理的选址与容量配置模型，特别针对一个典型的14节点配电网进行实验验证，结果表明该方法在提高电力供应可靠性、降低能耗方面具有明显优势。 含光伏的储能选址定容模型采用14节点程序，并使用改进粒子群算法来分析配网系统中的储能选址与容量配置方案，并得出相应的储能出力情况。该程序是一个基于Particle Swarm Optimization (PSO) 的实现，用于解决电力系统的优化问题。 首先，在程序开始时进行了一系列参数的初始化。这些变量包括c1、wmax、wmin、wh、c2、maxgen、sizepop、Vmax、Vmin、Dim以及lb和ub等，它们都是算法中的关键参数或限制条件： - c1 和 c2 是粒子群算法中用于调节速度更新的加速因子。 - wmax 和 wmin 定义了惯性权重的变化范围，用以调整粒子的速度更新过程。 - wh 表示初始时刻的惯性权重值。 - maxgen 指定了算法迭代的最大次数（进化次数）。 - sizepop 设定了解的数量（即群体中粒子的数目）。 - Vmax 和 Vmin 分别是速度变化范围的上限和下限，限制了粒子的速度大小。 - Dim 表示问题变量的数量，也就是每个解的维度或长度。 - lb 和 ub 定义了各变量可取值区间的边界。 随后，在程序中通过随机数生成初始位置与速度，并计算这些初始解在目标函数中的适应度。