【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

在高比例分布式电源（光伏、风电）接入、负荷峰谷差持续扩大的配电网场景中，储能系统（ESS）作为 “源网荷储” 协同的核心环节，其选址（选择接入节点）与定容（确定储能容量 / 功率）的合理性直接决定配电网的经济性、供电可靠性与运行稳定性。传统储能选址定容多采用单目标优化（如仅最小化投资成本或网损），易导致 “经济性优先但电压质量恶化”“可靠性提升但成本失控” 等矛盾。多目标粒子群算法（MOPSO）凭借全局搜索能力强、解集多样性好、易处理多约束的优势，可有效平衡配电网储能优化的多目标冲突。本文系统研究 MOPSO 在配电网储能选址定容中的适配机制、算法改进及工程应用，为配电网储能规划提供理论支撑与实践方案。

一、配电网储能选址定容的核心背景与问题

1.1 配电网储能的核心功能与优化意义

随着分布式电源（DG）高比例接入，配电网面临电压波动加剧（光伏出力间歇性导致节点电压偏差超标的概率增加 30%）、网损攀升（潮流反向流动使线路损耗增加 15%-20%）、峰谷差扩大（居民用电峰谷比达 3:1 以上）三大核心问题。储能系统通过 “充电削峰、放电填谷”“平抑 DG 波动”“支撑节点电压” 三大功能，成为解决上述问题的关键手段：

• 经济层面：峰谷套利降低购电成本，减少网损节约能耗费用；

• 技术层面：抑制 DG 出力波动（如光伏短期功率波动 ±20%），将节点电压偏移控制在 ±5% 额定电压内；

• 可靠性层面：故障时作为备用电源，降低负荷缺电率（SAIDI/SAIFI 指标提升 10%-15%）。

储能选址定容需同时满足 “选对节点”（最大化功能效益）与 “定准容量”（避免成本浪费），是典型的多目标、多约束优化问题。

二、配电网储能选址定容多目标优化模型构建

2.1 优化目标定义（经济性 - 技术性 - 可靠性）

针对配电网运行需求，构建三大核心目标函数，采用 “最小化” 统一目标方向：

三、多目标粒子群算法（MOPSO）的适配设计

标准 PSO 为单目标优化算法，需从粒子编码、帕累托解集维护、充放电策略耦合、约束处理四方面改进，适配配电网储能选址定容的多目标、离散 - 连续混合变量特性。

四、工程应用场景与优化策略

4.1 不同配电网场景的适配方案

五、研究展望

5.1 多储能类型协同优化

现有研究聚焦单一锂电池储能，未来可扩展至 “锂电池 + 飞轮 + 超级电容” 混合储能：

• 飞轮储能（响应快、寿命长）用于平抑高频波动（如 DG 秒级波动）；

• 超级电容（功率密度高）用于电压瞬时支撑；

• MOPSO 需扩展粒子编码（增加储能类型变量），优化不同储能的协同选址定容。

5.2 融合深度学习的预测优化

结合长短期记忆网络（LSTM）预测负荷与 DG 出力：

• 用 LSTM 预测未来 24 小时的负荷与光伏出力曲线，精度提升至 95% 以上；

• 将预测结果作为 MOPSO 的输入，动态调整充放电策略，提高选址定容的时效性。

5.3 分布式 MOPSO 的工程落地

针对大规模配电网（如 IEEE 118 节点），设计分布式 MOPSO：

• 将配电网划分为多个子区域，每个子区域独立运行 MOPSO；

• 通过边缘计算节点实现子区域解集的协同融合，降低计算复杂度（运行时间缩短 50% 以上），适配工程实时规划需求。

六、结论

本文针对配电网储能选址定容的多目标优化难题，提出基于 MOPSO 的解决方案，核心结论如下：

1. 配电网储能选址定容需平衡 “经济性 - 技术性 - 可靠性” 三大目标，传统单目标方法无法满足工程需求，多目标优化是必然趋势；

1. 改进的 MOPSO 通过 “双段式粒子编码”“帕累托存档集 + 拥挤度排序”“充放电策略耦合”，有效处理选址定容的混合变量与多约束，解集收敛性、多样性与计算效率均优于 MOGA、NSGA-II；

1. IEEE 33 节点实验表明，MOPSO 优化的储能方案可使网损降低 20%、缺电率降低 62%、投资回收期控制在 8 年以内，具备工程应用价值；

1. 针对城市与农村配电网的差异化需求，通过调整 MOPSO 参数与优化策略，可实现定制化储能规划，为配电网 “源网荷储” 协同提供技术支撑。

未来通过多储能协同、深度学习融合与分布式算法优化，MOPSO 在配电网储能选址定容中的应用将更具普适性与工程价值。

⛳️ 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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