【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附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着分布式电源在配电网中的渗透率不断提升，储能系统作为平衡电网功率波动、提高供电可靠性的关键设施，其选址定容问题至关重要。本文提出基于多目标粒子群算法（MOPSO）的配电网储能选址定容方法，构建以投资成本最小、网损降低最大、电压稳定性提升最优为目标的多目标优化模型。通过 MOPSO 算法求解该模型，获取 Pareto 最优解集，为决策者提供多种权衡方案。算例分析表明，该方法能有效确定储能系统的最佳位置与容量，提升配电网运行性能。

一、引言

（一）研究背景与意义

近年来，太阳能、风能等分布式可再生能源大规模接入配电网，极大地改变了传统配电网的结构与运行模式。然而，分布式电源出力的间歇性和波动性，导致配电网功率平衡难度增加、电压稳定性下降，给电网的安全可靠运行带来严峻挑战。储能系统凭借其灵活的充放电特性，可在负荷高峰时放电、低谷时充电，起到削峰填谷、平抑功率波动的作用，成为提升配电网运行效率与稳定性的关键技术手段。

合理的储能选址定容能够充分发挥储能系统的效能。若选址不当或容量配置不合理，不仅无法达到预期的优化效果，还可能造成资源浪费或增加投资成本。因此，研究科学有效的配电网储能选址定容方法，对促进分布式能源消纳、提高配电网供电质量和可靠性具有重要的现实意义。

（二）国内外研究现状

在配电网储能选址定容研究领域，国内外学者已开展了大量工作。早期研究多采用传统数学规划方法，如线性规划、混合整数规划等，这些方法虽能在一定程度上解决选址定容问题，但对复杂的非线性问题求解能力有限，且难以处理多个相互冲突的优化目标。

随着智能优化算法的发展，粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）等被广泛应用于该领域。单目标优化算法可以针对某一特定目标（如网损最小）进行优化，但在实际工程中，储能选址定容往往需要综合考虑投资成本、运行效益、电网安全性等多个目标。因此，多目标优化算法逐渐成为研究热点，如多目标遗传算法、多目标粒子群算法等。多目标粒子群算法（MOPSO）凭借其收敛速度快、易于实现等优点，在解决多目标优化问题上展现出良好的性能，但在配电网储能选址定容的实际应用中，仍需进一步优化和改进。

（三）研究内容与创新点

本文主要研究内容包括：构建考虑投资成本、网损和电压稳定性的配电网储能选址定容多目标优化模型；引入多目标粒子群算法对模型进行求解；通过算例分析验证所提方法的有效性。创新点在于结合配电网实际运行需求，建立更加全面合理的多目标函数，并对传统 MOPSO 算法进行改进，提高算法在求解储能选址定容问题时的寻优能力和收敛速度。