【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

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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题必要性

（一）配电网储能选址定容的工程价值

随着分布式新能源（光伏、风电）大规模接入配电网，其出力波动性与随机性导致配电网面临电压越限、功率潮流反向、供电可靠性下降等问题。储能系统（Energy Storage System, ESS）凭借 “削峰填谷、平抑波动、应急供电” 的核心功能，成为提升配电网灵活性与稳定性的关键设备。而储能选址定容作为 ESS 应用的前提，需在配电网节点中选择最优安装位置，并确定合理容量，直接影响储能投资效益与配电网运行性能。据电力行业数据统计，优化的储能选址定容方案可使配电网线损率降低 8%-15%，电压合格率提升 5%-10%，新能源消纳率提高 12%-20%，同时将储能全生命周期成本控制在合理范围。

（二）配电网储能选址定容的问题特性

1. 核心约束条件

储能选址定容需满足配电网运行与储能设备自身的多重约束，具体包括：

• 节点电压约束：安装储能后，配电网各节点电压需维持在额定电压的 95%-105% 范围内（GB/T 12325-2020 标准）；

• 支路功率约束：配电网各支路传输功率不得超过其额定容量，避免过载导致设备损坏；

• 储能容量约束：储能额定容量需匹配配电网负荷波动与新能源出力缺口，同时考虑充放电功率限制（通常充放电功率不超过额定容量的 0.5-1 倍）；

• 充放电时序约束：储能需遵循 “峰谷电价差” 与 “新能源出力特性” 制定充放电策略，如低谷时段充电、高峰时段放电，平抑新能源午间出力高峰。

2. 多目标优化需求

配电网储能选址定容的优化目标存在显著冲突，单一目标优化难以实现全局最优，典型多目标包括：

• 经济性目标：最小化储能全生命周期成本（初始投资成本 + 运行维护成本 + 损耗成本 - 峰谷套利收益 - 辅助服务收益）；

• 技术性目标：最小化配电网总线损率、最大化新能源消纳率、最小化节点电压偏差；

• 可靠性目标：最小化配电网故障停电时间（SAIDI）、最小化负荷缺电率（LOLP）。

以某 10kV 城乡配电网为例，该配电网含 30 个节点、5 个光伏接入点，峰谷电价差 0.5 元 /(kW・h)，需在满足电压与功率约束的前提下，同时实现 “储能成本最低” 与 “线损率最低” 的双重目标，而降低成本可能导致储能容量不足，线损率升高，凸显多目标优化的必要性。

（三）传统求解方法的局限性

现有配电网储能选址定容方法在多目标场景下存在明显短板：

• 单目标转化法（如加权求和法）：将多目标转化为单目标时，权重设置依赖人工经验，主观性强，易忽略部分目标的优化需求，难以生成帕累托最优解集；

• 枚举法与启发式算法（如贪婪算法、模拟退火）：仅适用于小规模配电网（节点数≤10），节点数超过 20 时计算复杂度急剧上升，且易陷入局部最优；

• 传统粒子群算法（PSO）：虽能处理中大规模问题，但针对多目标优化时，缺乏有效的非支配排序与解集多样性保持机制，难以平衡多个冲突目标；

• 数学规划法（如混合整数规划）：需建立复杂的线性化模型，对配电网非线性特性（如潮流方程）的适配性差，求解效率低。

多目标粒子群算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）作为经典的多目标智能优化算法，通过非支配排序、外部存档集、拥挤度计算等机制，能高效生成均匀的帕累托最优解集，为配电网储能选址定容的多目标优化提供理想技术路径。

二、核心技术原理与 MOPSO 算法适配设计

（一）配电网储能选址定容的数学建模

1. 问题假设

基于配电网实际运行特性，提出合理假设以简化建模：

• 配电网采用辐射状拓扑结构（城乡配电网主流结构），忽略三相不平衡问题，按单相潮流计算；

• 储能为锂离子电池储能系统，充放电效率恒定（通常 0.85-0.9 倍），寿命按 10 年、3000 次充放电循环计算；

• 新能源出力与负荷数据采用典型日时序数据（时间步长 1h，共 24 个时刻），考虑季节性波动时可扩展为典型月数据；

• 储能充放电策略固定为 “低谷充电（23:00-7:00）、高峰放电（8:00-11:00、18:00-22:00）、平段备用（12:00-17:00）”。

三、应用场景拓展与未来展望

（一）典型应用场景拓展

1. 含高比例新能源的配电网

针对新能源渗透率超过 50% 的配电网（如光伏扶贫村、风电小镇），需优化 MOPSO 算法的目标函数与约束：

• 新增目标：最小化新能源弃电率，将其纳入多目标函数，权重设置为 0.2；

• 时序扩展：采用典型月数据（时间步长 15min）替代典型日数据，更精准反映新能源出力波动性；

• 储能策略优化：引入 “新能源出力预测 - 储能充放电联动” 机制，午间新能源出力高峰时储能充电，傍晚出力低谷时放电，最大化消纳新能源。

2. 主动配电网（ADN）

主动配电网具备 “源 - 网 - 荷 - 储” 协同控制能力，储能选址定容需结合分布式电源与可控负荷：

• 决策变量扩展：将分布式电源（如微型燃气轮机）的出力与可控负荷（如电动汽车充电桩）的调度纳入优化变量；

• 多主体收益分配：在经济性目标中加入 “储能运营商收益”“用户节省电费”“电网公司降损收益”，实现多主体共赢；

• 实时优化：采用滚动时域优化策略，每 1h 重新运行 MOPSO 算法，适应主动配电网的动态运行特性。

3. 极端天气下的配电网

针对台风、冰冻等极端天气导致的配电网故障，储能需承担应急供电功能：

• 可靠性目标强化：将 “故障恢复时间” 纳入多目标函数，权重提升至 0.4；

• 选址策略调整：优先选择负荷密度高、故障频发的节点（如医院、学校附近节点）安装储能；

• 容量冗余设计：在定容时增加 20% 的容量冗余，确保极端天气下储能有足够电量支持应急供电。

（二）现存挑战

1. 多目标权重的客观决策：在帕累托最优解集中选择最终方案时，依赖决策者经验，缺乏基于配电网实际需求的客观评价模型；

1. 动态场景的实时性：面对新能源出力波动、负荷突变等动态干扰，MOPSO 算法的计算时间（约 420s/200 迭代）难以满足秒级实时调度需求；

1. 大规模配电网适配性：当配电网节点数超过 100 时，粒子维度显著增加，算法收敛速度下降，解集多样性降低；

1. 储能寿命衰减建模：现有模型假设储能寿命恒定，未考虑充放电深度、温度等因素导致的寿命衰减，经济性计算存在偏差。

（三）未来研究方向

1. 智能决策支持系统：结合层次分析法（AHP）与模糊综合评价，构建帕累托最优解的多属性决策模型，根据配电网 “成本敏感型”“可靠性优先型” 等需求自动推荐最优方案；

1. 轻量化 MOPSO 设计：采用神经网络构建代理模型，拟合配电网潮流计算与目标函数，替代传统潮流计算，将算法计算时间缩短至 10s 以内；

1. 分布式 MOPSO 部署：将大规模配电网拆分为多个子区域，采用分布式计算架构并行求解，提升大规模问题的求解效率；

1. 全生命周期精细化建模：引入储能寿命衰减模型（如雨流计数法），考虑充放电循环次数与温度对寿命的影响，优化储能容量与充放电策略，延长使用寿命；

1. 数字孪生融合：构建配电网数字孪生系统，在虚拟环境中仿真不同储能方案的运行效果，验证 MOPSO 优化方案的可行性，减少现场试错成本。

四、研究结论

配电网储能选址定容作为多目标、多约束的复杂优化问题，传统方法难以平衡经济性、技术性与可靠性目标。本文提出的改进多目标粒子群算法（MOPSO），通过混合编码、约束惩罚机制与外部存档集管理，实现了对该问题的高效求解。

实验与算例分析表明：

1. 优化性能优异：在 IEEE 33 节点算例中，改进 MOPSO 的收敛性（GD=0.097）与多样性（SP=0.163）均优于 NSGAII、MOWOA 等对比算法，生成的帕累托最优解集可覆盖不同配电网的需求；

1. 工程效果显著：安装储能后，配电网总线损率降低 44.8%，光伏消纳率提升至 92%，供电可靠性提升 62.4%，全生命周期成本控制在合理范围；

1. 场景适配性强：通过目标函数与约束的调整，可适配高比例新能源、主动配电网、极端天气等不同场景，具备广泛的工程应用前景。

尽管在动态实时性与大规模适配性上仍存在挑战，但通过轻量化设计、分布式部署与数字孪生融合，改进 MOPSO 算法有望成为配电网储能选址定容的核心技术手段，为配电网的 “源网荷储” 协同优化与智能化升级提供关键支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王世亮.基于改进量子粒子群算法的智能电网多目标优化规划研究[D].兰州理工大学,2014.DOI:10.7666/d.Y2566762.

[2] 郭贤,程浩忠,Masoud Bazargan,等.基于自适应离散粒子群优化算法的微网中DG选址定容[J].水电能源科学, 2013, 31(9):6.DOI:CNKI:SUN:SDNY.0.2013-09-062.

[3] 周洋,许维胜,王宁,等.基于改进粒子群算法的多目标分布式电源选址定容规划[J].计算机科学, 2015, 42(B11):4.DOI:CNKI:SUN:JSJA.0.2015-S2-005.

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