典型文献
基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容
文献摘要：
电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键.基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法.首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类.进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型.为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解.为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策.最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性.仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动.
文献关键词：
电池储能系统;最优选址定容;Pareto多目标优化;改进多目标蜉蝣算法
中图分类号：
作者姓名：
安东;杨德宇;武文丽;蔡文超;李赫;杨博;韩一鸣
作者机构：
内蒙古电力科学研究院,内蒙古呼和浩特 010020;昆明理工大学电力工程学院,云南昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]安东;杨德宇;武文丽;蔡文超;李赫;杨博;韩一鸣-.基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容)[J].电力系统保护与控制,2022(10):31-39
A类：
改进多目标蜉蝣算法,最优选址定容,MMOMA,IIPBD
B类：
配网,电池储能系统,系统最优,BESSs,配电网,可靠运行,选址定容方法,均值聚类,聚类算法,负荷曲线,出力,力曲线,典型日,日均,综合成本,电压波动,负荷波动,多目标优化模型,决策变量,Pareto,最优解集,折中,IEEE33,配电系统,仿真测试,多目标优化算法,投资成本
AB值：
0.198152
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