典型文献
基于改进粒子群算法的配电网多目标优化控制
文献摘要：
随着光伏机组大量接入配电网,需要在增加间歇性可再生能源使用的同时,保持电力系统的电压稳定.储能技术的快速发展允许部署储能系统来支持电压调节.为了在光伏储能优化出力系统中达到网络损耗和调压措施成双优化的目的,提出了一种改进的Pareto档案粒子群多目标优化算法.在非支配排序环节计算拥挤距离时,加入小生境技术,避免陷入局部最优同时,增加Pareto解集分布的多样性.基于IEEE 30配电网系统测试了所提出的PV-ESS(photovoltaic-energy-storage-system)优化方法.结果证明,该算法对抑制光波动、提高电压稳定性以及降低网损有着良好的表现,进而维护系统运行的稳定性,降低电力行业经济成本.
文献关键词：
储能系统;微电网;多目标优化;粒子群算法;Pareto优化
中图分类号：
作者姓名：
曹锦;陆飞;江友华
作者机构：
上海电力大学电子与信息工程学院,上海 200090;上海电力大学电气工程学院,上海 200090
文献出处：
引用格式：
[1]曹锦;陆飞;江友华-.基于改进粒子群算法的配电网多目标优化控制)[J].电网与清洁能源,2022(05):95-103
A类：
B类：
改进粒子群算法,多目标优化控制,间歇性,可再生能源,电力系统,储能技术,储能系统,电压调节,光伏储能,储能优化,出力,中达,网络损耗,调压措施,成双,双优,Pareto,多目标优化算法,非支配排序,拥挤,小生境技术,局部最优,解集,IEEE,配电网系统,系统测试,PV,ESS,photovoltaic,energy,storage,system,光波,高电压,电压稳定性,网损,维护系统,电力行业,经济成本,微电网
AB值：
0.435857
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