微电网电源容量优化配置与最优经济运行的模型和算法研究.pdf

阻继网络需要源节点和目标节点进行多次信令交互，才能确定节点是中继还是阻拦，本质上还是MAC的路由调度。而物理层自组网技术是在物理层通过高速信号处理后进行深度学习和智能分析，节点自动判断是否中继，无需源节点与目标节点之间交互信令，因而物理层自组网技术相对于阻继网络节省了大量开销，并且数据传输延时大大降低。其次，阻继网络的源节点向不同的目标节点发送信息时，随着目标节点的改变会进行多次的阻继区域重组，当群组中目标节点数目较多时，重新建立次数也会增多，会导致延时增大、网络开销增多、网络资源利用率降低，随节点数量的增多明细性能降低。而物理层自组网技术的节点之间的连接并不是通过信令进行阻继区域建立，而是数据传输过程中的物理层信号处理来实现路由信息的获取、传递和更新，节点数量的增多以及发送信息的目标变化，不会增加物理层自组网技术的路由拓扑信息的开销，反而会提升网络内信号通信质量，信号覆盖会更好。因此，物理层自组网技术对节点数量不敏感，节点数量越多，信号越好，不会导致延时增加或网络拓扑不收敛。再次， 阻继网络在源节点与目标节点之间传输数据时，由于物理层信息与信令信息的交互有时延，无法做到精准的同步，在

分布式电源在配电网中并网渗透率越来越高，但增加了系统的总成本与不稳定性。本文以实现配电网经济性与安全稳定运行协调统一为目的，研究了配电网中并网DG渗透率确定情景下风光车储设备容量的优化配置方法。首先，从配电网投资管理者角度出发，以配电网年均收益最大为目标函数，同时引入DG输出功率波动最小指标，考虑配电网潮流、DG、储能三方约束条件建立风光车储容量配置双层优化模型，运用遗传算法进行求解；然后，对分布式电源接入节点已知的33节点配电网系统进行测试计算，求得DG并网总容量确定情景下的风光车储容量最优配置方案；最后，对不同DG渗透率情景下配电网年收益的影响进行分析，得出系统在该模型求解下并网DG的最大渗透率。算例结果验证了所设计方法的有效性，为含风光车储混合的配电网经济安全运行提供了新的思路。

【微电网优化】基于粒子群算法求解混合储能系统容量优化问题含Matlab源码

储能系统容量优化配置及全寿命周期经济性评估方法研究_修晓青.caj

【优化配置】遗传算法求解风电混合储能容量优化配置问题matlab源码 .zip

采用改进准序贯蒙特卡洛法进行配电网可靠性评估，提出2个衡量储能平抑风光储联合发电系统有功功率波动的指标进行储能容量优化。结合储能容量优化结果，对比分析不同的风光储协调运行策略以及系统孤岛划分方案对配电网可靠性评估的影响。改造的IEEE RBTS BUS6算例分析表明：合理选择储能容量可以很好地平抑风光储联合发电系统的有功功率波动，同时减少能源浪费；风光储协调运行策略中，相比容量跟踪策略，负荷跟随策略可以提高系统的供电可靠性；不同的孤岛划分方案中，相比优先切除负荷量小的分散用电负荷，优先切除负荷量大的集中用电负荷，系统具有更高的供电可靠性。

基于遗传算法的独立型风光互补发电容量优化.pdf

采用粒子群算法，实现容量优化。各位看看吧。