基于改良多目标粒子群算法的配电网储能选址与容量确定

简介：
本研究提出一种改进型多目标粒子群优化算法，应用于配电网络中储能系统的最优位置选择及容量配置问题，旨在提高系统运行效率和经济性。 本段落建立了一个储能选址定容优化模型，该模型以系统节点电压波动、负荷波动以及储能系统的总容量为研究目标，并提出了一种改进的多目标粒子群算法来求解这一问题。这种算法通过调整惯性权重的方式提高搜索效率：它根据每个个体与群体最优位置的距离动态地调节惯性权重值，当两者之间的距离较小时引入交叉变异操作以避免陷入局部最优；同时采用动态密集距离排序方法更新非劣解集并指导全局最优解的选取，在保持解的数量的同时使分布更加均匀。此外，为减少决策者偏好对结果的影响，采用了基于信息熵的序数偏好法从Pareto最优解集中选择储能的最佳接入方案。通过在IEEE33节点配电系统上的仿真验证表明，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上表现出色。