【储能选址定容】基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容研究

一、储能选址定容的基本概念与研究现状

二、多目标粒子群算法（MOPSO）的原理与改进

三、基于MOPSO的配电网储能优化模型构建

四、与传统方法的对比分析

五、数据获取与仿真实现

六、未来研究方向

结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章

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💥1 概述

文献：

基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容研究

一、储能选址定容的基本概念与研究现状

储能选址定容是指确定储能系统在配电网中的最优安装位置（选址）和容量配置（定容），以实现电网稳定性、经济性和可靠性的多目标优化。其核心目标包括降低网损、平抑电压波动、提高新能源消纳能力、优化投资成本等。随着可再生能源渗透率提高，储能技术因其能量时空平移能力成为解决配电网波动性问题的关键。

关键约束条件：

1. 潮流约束：有功/无功功率平衡、线路视在功率不超过载流量。
2. 电压约束：节点电压偏差需控制在标称电压的±7%（20kV及以下系统）。
3. 储能运行约束：荷电状态（SOC）限制（0-100%）、充放电功率限制及容量限制。
4. 经济性约束：投资成本、运维成本与收益的平衡。

研究现状：

• 传统方法：遗传算法（GA）、NSGA-II等多目标算法被广泛使用，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
• 智能算法创新：改进粒子群算法（PSO）、麻雀搜索算法（SSA）等通过动态参数调整和混合策略提升优化效率。

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二、多目标粒子群算法（MOPSO）的原理与改进

基本原理：
MOPSO将单目标PSO扩展至多目标优化领域，通过粒子群协同搜索生成Pareto最优解集。其核心机制包括：

1. 粒子更新：根据个体历史最优（pbest）和全局最优（gbest）调整速度和位置，公式为：

   

2. 非支配排序：采用Pareto支配关系筛选非劣解，并通过拥挤度距离保持解集多样性。

3. 存档管理：自适应网格法或动态密集距离排序更新存档，避免解集过度集中。

改进策略：

1. 惯性权重自适应调整：根据粒子与最优解的距离动态调整ww，增强全局搜索能力。
2. 交叉变异操作：在粒子接近最优解时引入遗传算法的变异机制，避免局部最优。
3. 熵权TOPSIS决策：从Pareto解集中基于信息熵赋权，选取综合最优解，减少主观偏好影响。

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三、基于MOPSO的配电网储能优化模型构建

模型框架：

1. 目标函数：

   • 技术性目标：电压偏差最小化、网损最小化。
   • 经济性目标：储能投资成本最低、运行收益最大化。
   • 可靠性目标：负荷波动平抑、弃风/弃光率降低。

2. 变量定义：

   • 位置变量：候选节点编号（离散变量）。
   • 容量变量：储能额定功率与容量（连续变量）。

3. 约束处理：

   • 硬约束（如SOC限制）采用罚函数法或绝对约束法。
   • 软约束（如经济性）通过多目标权重协调。

求解流程：

1. 初始化粒子群位置与速度，定义决策空间边界。
2. 潮流计算（如Matpower工具）评估节点电压、网损等指标。
3. 迭代更新粒子状态，筛选非劣解并更新存档。
4. 基于熵权TOPSIS法从Pareto前沿选择最优配置方案。

案例验证：
以IEEE 33节点系统为例，MOPSO相比传统算法（如NSGA-II）在收敛速度提升30%以上，且解集分布更均匀，储能总容量降低15%-20%，同时电压偏差控制在±3%以内。

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四、与传统方法的对比分析

指标	传统方法（GA/NSGA-II）	改进MOPSO
收敛速度	较慢（易陷入局部最优）	快（自适应惯性权重提升全局搜索）
解集多样性	依赖拥挤度计算，分布不均	动态密集距离排序保证均匀分布
计算效率	高维度问题计算负担大	并行搜索机制减少迭代次数
适用场景	小规模系统、单目标优化	大规模配电网、多目标复杂约束

优势总结：

• MOPSO通过群智能并行搜索与动态参数调整，显著提升多目标优化的效率与精度。
• 改进策略（如交叉变异、熵权决策）进一步增强了算法的鲁棒性与决策科学性。

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五、数据获取与仿真实现

数据来源：

1. 负荷预测数据：通过智能电表采集15分钟级有功功率数据，或参考行业典型负荷曲线。
2. 网络拓扑数据：从SCADA系统获取节点-支路连接关系，或基于图数据库构建配电网拓扑模型。

仿真工具：

• Matpower：用于潮流计算与节点电压评估。
• MATLAB：实现MOPSO算法核心逻辑，包括粒子更新、存档管理与结果可视化。

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六、未来研究方向

1. 多能源协同优化：电-氢混合储能系统与分布式电源的联合配置。
2. 市场机制融合：考虑储能作为独立运营商参与电力市场的多主体博弈模型。
3. 实时动态优化：结合深度学习预测负荷与可再生能源出力，实现在线优化。

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结论

基于MOPSO的配电网储能选址定容研究通过多目标协同优化，有效平衡了技术性与经济性需求。改进算法在IEEE 33节点等典型系统中的成功应用，验证了其在复杂配电网场景下的优越性，为新型电力系统建设提供了重要技术支撑。未来需进一步探索算法与市场机制、多能源系统的深度融合，以应对高比例可再生能源并网的挑战。

📚2 运行结果

 

 

 

部分代码：

archive=sortrows(archive,-(d+7));   %以拥挤距离降序排序
    if size(archive,1)>200   %控制pareto解集规模
        archive=archive(1:200,:);
    end
    %向上取整
    ddy=ceil(size(archive,1)*0.1*rand);   %选取拥挤距离前10%里的任意一组作为最优粒子
    gx=archive(ddy,1:d);
    yy_best(iterations,:)=gx;
    yy_fitness(iterations,:)=archive(ddy,d+1:d+3);
    archive(:,d+4:d+6)=zeros(size(archive,1),3);
    for m=1:maxFun
        archive(:,d+3+m)=(archive(:,d+m)-fff(m,1))/(fff(m,2)-fff(m,1));   %目标函数无量纲化
    end
   %--按照拥挤距离从大到小的顺序排序结束--%
    if iterations==maxIterations
        %--基于信息熵确立权重的TOPSIS法开始--%
        A=archive(:,d+1:d+maxFun);                    %目标函数
        AA=A;
        zhi=0;
        for m=1:maxFun
            A(:,m)=(A(:,m)-fff(m,1))/(fff(m,2)-fff(m,1));   %目标函数无量纲化
            AA(:,m)=A(:,m)/sum(A(:,m));
        end
        for m=1:maxFun
            for i=1:size(AA,1)
                lAA(i,m)=AA(i,m).*log(AA(i,m));
                if AA(i,m)==0
                   lAA(i,m)=0;
                end
            end
            shang(1,m)=-1/log(maxFun)*sum(lAA(:,m));
            zhi=zhi+(1-shang(1,m));
        end
        for m=1:maxFun
            quan(1,m)=(1-shang(1,m))/zhi;
        end
        B=ones(1,3);         %目标函数参考值，最大，即绝对负理想解
        C=zeros(1,3);        %目标函数参考值，最大，即绝对正理想解
        SF1=sqrt(sum(bsxfun(@times,bsxfun(@minus,A,B),quan).*bsxfun(@times,bsxfun(@minus,A,B),quan),2));
        SG1=sqrt(sum(bsxfun(@times,bsxfun(@minus,A,C),quan).*bsxfun(@times,bsxfun(@minus,A,C),quan),2));
        SC1=SF1./(SF1+SG1);                     %贴合度
        [s1,dy1]=max(SC1);
        gxbest1=archive(dy1,1:d);                  %种群最优
        fymin1=archive(dy1,d+1:d+maxFun);
        
        %--基于信息熵确立权重的TOPSIS法结束--%
    else
                %% 
        %1.惯性函数最大值2.惯性函数最小值，3.当前迭代次数4.总迭代次数5.粒子个数6.粒子7.速度.
        %8.pb 9.gb 10
        %--粒子的速度更新---%%
        v=update_v(wmax,wmin,iterations,maxIterations,n,x,v,px,gx,vmax,d);
        %---粒子的位置更新----%%

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]吴小刚,刘宗歧,田立亭等.基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容[J].电网技术,2014,38(12):3405-3411.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2014.12.021.

🌈4 Matlab代码、数据、文章