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目录
💥1 概述
摘要: 为了调高风光互补发电储能系统的经济性，减少其运行费用，研究风光互补发电储能系统的容量优化配置模型，探讨粒子群算法的改进及混合储能容量优化方法。首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍，利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置，以其全生命周期费用最小为目标，以系统的缺电率等运行指标为约束条件，建立了一种混合储能系统容量优化配置模型，其次，通过优化不对称加速因子进而改进了粒子群算法，最后利用算例在 Matlab 中进行了仿真与求解，结果表明，该方法不仅优化了蓄电池的工作状态，降低了储能系统的全生命周期费用，而且加快了收敛速度。
关键词: 风光互补发电系统; 超级电容器; 混合储能; 粒子群算法; 加速因子
由于其优良的节能减排价值，风力发电和光伏发电近年来发展迅速，在风、光资源等较为充足的地
区，设立了一些风光互补发电系统［1 － 3］。但是由于风、光存在不稳定性和间歇性等特点，需要在风光互补发电系统中配置储能系统来平抑功率的波动。常用的储能装置包括电容器和蓄电池，蓄电池的能量比高，方便长时间存储电能，能增加整个发电系统的能量调节范围，但蓄电池的功率密度低、循环寿命短、有一定的环境污染，并且风、光的不稳定和间歇性等问题会加大系统中储能部分的费用; 超级电容器功率密度大、充放电速度快、循环寿命长，有助于抑制系统的短时功率波动。为优化蓄电池充放电状态，显著减少蓄电池充电和放电次数，延长其使用寿命，可将蓄电池和超级电容器混合做为储能装置，实现互补，称之为混合储能系统［4 － 6］。为了进一步提高
储能系统的经济性，国内外很多学者开展了储能系统容量配置的大量研究，但是大部分只是考虑了储能器件的初次购置费用，而未考虑储能装置使用过程中的安装、维护以及废弃等方面所需费用，即全生命周期费用［7 － 10］。因此，以储能装置的全生命周期费用为优化目标，通过算法改进，合理配置蓄电池和超级电容器的个数，优化容量配置，成为风光互补发电混合储能系统的研究方向之一，特别是以全生命周期费用最小为目标，建立风光互补混合储能系统容量优化配置模型和算法研究。
基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究
混合储能系统（Hybrid Energy Storage System, HESS）通过组合多种储能技术（如电池、超级电容器、飞轮储能等），弥补单一储能的局限性，提升系统响应速度、寿命和经济性。其容量优化需平衡多目标约束（如成本、寿命、稳定性），而改进粒子群算法（PSO）通过克服传统算法的局部最优和收敛问题，成为该领域的核心优化工具。以下从系统定义、优化目标、算法改进机制、应用案例及未来挑战展开论述。
一、混合储能系统容量优化的背景与挑战
1. 混合储能系统的定义与组成
- 核心定义：HESS 由两种及以上互补的储能技术构成，例如：
- 功率型+能量型组合：超级电容器（快速响应短期功率波动）搭配锂电池/液流电池（处理中长期能量调度）。
- 典型应用形式：风光储系统中，超级电容器平抑秒级波动，蓄电池消纳小时级负荷偏差；火储联合调频中，飞轮储能提升响应速度，锂电池提供持续支撑。
- 关键辅助设备：能量管理系统（EMS）、功率转换器（如DC/AC逆变器），用于协调充放电策略和电网交互。
2. 容量优化的核心目标
- 经济性最小化：以全生命周期成本（LCC）为优化目标，包括：
- 投资成本（Cinv）：储能设备购置费用。
- 维护成本（Cmain）：定期检修与损耗补偿。
- 替换成本（Crep）：电池寿命到期后的更换费用。
- 惩罚成本（Cpun）：如供电中断或功率波动超限的罚款。
数学模型示例：
minF=Cinv+Crep+Cmain+Cpun
（引用自微电网混合储能容量配置模型）
- 多目标权衡：
- 延长电池寿命：限制充放电深度（DOD）与循环次数（如熵权法将“最小化电池转换次数”设为子目标）。
- 提升稳定性：通过荷电状态（SOC）自恢复控制降低系统失稳风险。
3. 优化面临的挑战
- 技术复杂性：不同储能设备的动态特性（如超级电容毫秒级响应 vs 电池分钟级调节）需精准协调。
- 经济性瓶颈：高成本储能技术（如储氢）的成熟度不足，影响混合系统商业化。
- 不确定性因素：可再生能源出力波动、负荷突变导致优化模型非线性增强。
二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略
1. 传统PSO的缺陷
- 易陷入局部最优：粒子群体过早趋同，难以跳出非全局最优解（如复杂约束下的多峰优化问题）。
- 参数敏感性：固定惯性权重（ww）和加速因子（c1,c2c1,c2）导致收敛速度慢或震荡。
- 初始种群依赖：初始解分布不均可能使算法完全偏离最优区域。
2. 改进粒子群算法的核心方法
- 参数自适应机制：
- 时变惯性权重：初期高w值（如0.9）增强全局搜索，后期低ww值（如0.4）提升局部精度。
- 模糊逻辑调节：根据“进化因子”（fefe）动态划分搜索状态，自适应调整参数。
- 多策略融合改进：
- 爆炸粒子策略：在全局最优解附近生成爆炸粒子，增强局部勘探能力（吴大飞等，2022）。
- 中垂线算法：重构游离粒子位置更新路径，加速收敛（云南民族大学团队）。
- 熵权法融合：将多目标（成本、寿命）转化为加权单目标，简化PSO求解流程。
- 混合智能算法：
- PSO+混沌映射：利用混沌序列初始化种群，避免初始解聚集（需量管理案例）。
- PSO+变分模态分解（VMD） ：分解功率信号频段，分频优化储能容量（东北电力大学研究）。
改进PSO流程示例：
- 初始化自适应参数；
- 计算粒子适应度（如年综合成本）；
- 动态更新ww和c1,c2c1,c2；
- 若检测到局部收敛，触发爆炸粒子策略；
- 输出最优解（功率/容量配置方案）。
三、改进PSO在HESS容量优化中的典型应用案例
1. 风光储系统：电池-超级电容混合优化
- 研究团队：杨国华等（2015）
- 优化模型：
- 目标：最小化年生命周期成本（LCC）。
- 约束：供电概率损失（LPSP）≤5%。
- 算法改进：加速系数调整的PSO，通过增大全局搜索步长避免早熟。
- 结果：LCC降低12.3%，电池工作状态优化（充放电深度减少），收敛速度提升40%。
2. 工业园区需量管理：多目标优化
- 研究团队：方济城等（2021）
- 优化模型：
- 目标：最小化用户总成本（电费+储能投资）。
- 策略：经验模态分解（EMD）分频处理负荷，高频分量分配至超级电容。
- 算法改进：混沌PSO（CPSO），利用Logistic映射生成初始种群。
- 结果：成本降低18.7%，负荷峰谷差缩减25%，并网波动率下降。
3. 电网级调频：长短期储能协调
- 研究团队：李渝等（2025）
- 优化模型：
- 目标：最小化火电机组运行成本。
- 约束：电化学储能放电时间≤4小时（短时储能），储氢≥8小时（长时储能）。
- 算法改进：PSO结合CPLEX求解器，优化储能功率分配边界。
- 结果：西北某区域储能配置成本降低22%，验证长时储能在高比例新能源场景的必要性。
4. 评价指标创新：国网福建研究（2024）
- 核心贡献：
- 定义“并网平滑率”和“SOC自恢复系数”作为优化效果评价指标。
- 熵权法将多目标（成本、电池寿命）转化为单目标，改进PSO求解权重。
- 优势：解决传统优化中成本与寿命的冲突，方案综合性能提升15%。
四、未来研究方向与挑战
- 动态调度与预测结合：
- 需整合超短期负荷预测（如LSTM网络）与PSO动态优化，应对风光出力随机性。
- 混合储能标准化评价体系：
- 当前指标（如成本、SOC）分散，需统一经济-技术综合评价框架。
- 跨能源协同优化：
- 电-氢-热多元储能耦合（如电解槽与电池联动），但系统建模复杂度高。
- 算法鲁棒性提升：
- 探索PSO与强化学习融合，适应实时电价波动和设备故障场景。
关键结论：改进PSO通过参数自适应、多策略融合及混合智能算法，显著提升HESS容量优化的经济性与稳定性。未来需突破“主动储能”协调（如预测性充放电）和跨技术标准化瓶颈，以实现能源转型下的规模化应用。
📚2 运行结果
原文结果：
复现结果图：
部分代码：
%% funm
function y=funm(pop)
Ew=[277.6 238.5 243.4 240.4 238.5 222.2 208.8 205.8 205.7 236.3 265.4 310.7];%风电每个月发出的电量
Es=[31.3 37.8 54.8 60.63 69.93 67.07 65.03 62.02 59.92 43.6 31.47 26.74];%太阳能每个月发出的电量
El=[294.5 266 285 273 294.5 283 295 281 282 294 285 299];%负荷每个月发出的电量
yitac=0.95;%逆变器功率转换效率
delE=(Ew+Es)*yitac-El;%功率缺额（发电量-负荷）: ΔE = (E w (k) + E s (k))η c － E L (k)
Eb=zeros(1,12);
Ec=zeros(1,12);
Elps=0;%缺电量
for k=1:12
if delE(k)>0 %发电发得多
if k == 1
[Ebt,Ect]=pro1(delE(k),pop,0,0);%pro1
else
[Ebt,Ect]=pro1(delE(k),pop,Eb(k-1),Ec(k-1));
end
Eb(k)=Ebt;
Ec(k)=Ect;
else
delE(k)=-1*delE(k);
if k == 1
[Ebt,Ect,Elps]=pro2(delE(k),pop,Elps,0,0);%pro2
else
[Ebt,Ect,Elps]=pro2(delE(k),pop,Elps,Eb(k-1),Ec(k-1));
end
Eb(k)=Ebt;
Ec(k)=Ect;
end
end
y=0.288*pop(1)+0.0257*pop(2);
if 0.000384*pop(1) + 3.165*(10^(-5))*pop(2) < max(El)*0.65
y=y+inf;
end
for k=1:12
if Eb(k) > 0.7 * delE(k)
y=y+inf;
end
end
LPSP=Elps/sum(El);
if LPSP > 0.05
y=y+inf;
end
LPSP
🎉3 文献来源
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]杨国华,朱向芬,马玉娟,韩世军,王金梅,王鹏珍.基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化[J].电测与仪表,2015,52(23):1-5+10.
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