典型文献
考虑多目标优化模型的风电场储能容量配置方案
文献摘要：
提出一种风电场配置锂离子电池和超级电容混合储能系统的新方法,利用小波包分频技术对原始风功率进行分解,得到混合储能系统补偿功率.以混合储能配置方案为优化变量,引入改进后的全寿命周期成本,建立了净收益?波动性?弃风量的多目标储能系统配置模型.采用改进概率变异粒子群优化(probabilistic mutation particle swarm optimization,PMPSO)算法对该模型进行求解,得到Pareto解集,对解集进行归一化处理,得出熵权最优配置方案,并与单目标最优方案进行对比,验证了熵权最优配置方案对经济性和功能性的兼容性.通过与自适应量子粒子群优化算法(adaptive quantum particle swarm optimization,AQPSO)进行对比,验证了改进PMPSO算法得到的熵权最优配置方案在保证弃风量和波动性较小的同时,配置更小容量的储能以获得更大的收益,满足多目标配置需求.
文献关键词：
储能;风电场;多目标求解;优化配置;锂离子电池;超级电容
中图分类号：
作者姓名：
陈晓光;杨秀媛;王镇林;王浩扬
作者机构：
北京信息科技大学自动化学院,北京市 海淀区 100192
文献出处：
引用格式：
[1]陈晓光;杨秀媛;王镇林;王浩扬-.考虑多目标优化模型的风电场储能容量配置方案)[J].发电技术,2022(05):718-730
A类：
PMPSO,AQPSO
B类：
多目标优化模型,风电场,储能容量配置,锂离子电池,超级电容,混合储能系统,小波包,分频技术,风功率,混合储能配置,优化变量,全寿命周期成本,净收益,波动性,弃风,风量,系统配置,配置模型,probabilistic,mutation,particle,swarm,optimization,Pareto,解集,归一化处理,最优配置方案,单目标,最优方案,兼容性,量子粒子群优化算法,adaptive,quantum,小容,标配,多目标求解
AB值：
0.297419
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