本文深入探讨了利用多目标粒子群算法进行选址定容优化的方法,特别关注于储能系统在其中的作用与出力分析。文章首先介绍了多目标粒子群算法的基本原理和选址定容问题的背景,接着详细阐述了如何通过该算法解决选址定容过程中的复杂问题,尤其是在考虑储能系统出力的情况下。此外,文章还提供了实际应用案例和效果评估,为读者展示了该方法的实用性和有效性。 适用人群: 本文适合电力系统规划、优化算法研究、储能技术应用等领域的学者、工程师和研究人员阅读。 使用场景: 当读者需要了解或应用多目标粒子群算法来解决选址定容问题,特别是在涉及储能系统出力分析时,本文可作为重要的参考资料。 目标: 本文旨在为读者提供一套完整的、基于多目标粒子群算法的选址定容优化方法,并通过对储能出力的深入分析,帮助读者更好地理解储能系统在选址定容中的重要作用。 关键词: 多目标粒子群算法、选址定容、储能系统、出力分析
2024-04-25 09:42:08 4.32MB matlab 多目标粒子群算法
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参考文献:   [1]  刘自发,于普洋,李颉雨.  计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划    [J].  电力自动化设备,  2023,  43  (03):  72-79.     [2]  任智君,郭红霞,杨苹,等.  含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置    [J].  太阳能学报,  2021,  42  (09):  33-38.     [3]  高红均,刘俊勇.  考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划    [J].  中国电机工程学报,  2016,  36  (18):  4911-4922+5115.           分析系统灵活性供需关系,建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。运行层引入灵活性不足率作为系统灵活性评价指标,将网损和弃风弃光量计入经济惩罚,以系统年运行成本最优为目标;规划层引入系统综合安全性指标对系统安全性进行评估,以系统年综合成本最优为目标。采用粒子群优化算法对双层配置模型进行求解。最后,利用IEEE 33节点配网系统对算例进行仿真,结果验证了所提运行-规划联合双层配置模型能有效减少网损和
2024-04-15 18:22:59 3.41MB matlab 粒子群算法
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DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法,考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型,程序运行可靠
2023-08-30 13:01:18 45KB matlab 算法 分布式
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​ 程序名称:基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容 实现平台:matlab 简介:为更好地解决分布式电源选址定容问题,提出一种改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型,并采用上述多目标粒子群算法对模型求解。最后利用 IEEE-69节点系统仿真来验证所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性。 具体细节可参考自动化与仪器仪表. 2021,(05)论文《基于多目标规划的分布式电源选址定容研究》 ​
2023-02-27 14:49:32 134KB matlab 多目标粒子群
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基于配电网供电可靠性分析分布式电源(DG)的选址与定容。在配电网发生故障时由故障前的实际运行情况动态地生成优化孤岛方案,并结合DG出力模型计算各负荷点的可靠性,得到系统电量不足指标;在此基础上,为克服粒子群优化(PSO)算法所存在的早熟问题以及人工鱼群算法(AFSA)的收敛速度过慢缺陷,对粒子人工鱼群混合优化算法进行适应性改进,有效提高了配电网中DG选址与定容优化的计算效率。通过对IEEE-RBTS Bus6系统主馈线F4进行分析,验证了所提方法的有效性和正确性。
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matlab程序(pso粒子群算法实现)复现自《基于改进萤火虫算法的分布式电源的选址和定容——史吏》 摘 要:针对分布式电源的选址定容问题,提出了基于自适应遗传机制的萤火虫算法。首先,设计了以 各节点电压、可接入最大功率及线路电流作为约束条件,以配电网网损最小作为目标的配电网优化模型, 其次,改进了遗传算法中交叉、变异算子公式,并提出了改进的高斯扰动方法,将两者应用到萤火虫算法中,提高了萤火虫算法全局寻优能力和收敛速度。最后,借助于 MATLAB 软件,以 IEEE33 节点系统为例进 行了测试,仿真结果与自适应遗传算法进行了比较,证明了本方法的有效性和优越性。 关键词:分布式电源;萤火虫算法;自适应遗传机制
分为水电大发和枯期两种场景 结果有变压器容量变比,目标函数为有功和无功网损节点电压偏差以及变比偏差度。
2021-11-10 17:55:59 32KB 变压器选址定容
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目标函数可以自行修改
2021-09-17 18:00:43 698KB NSGAII
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针对城市电动汽车充电站的选址与定容问题,建立了考虑充电站运营商、电动汽车用户以及电网企业综合利益的充电站选址定容规划模型。采用Voronoi图思想和需求点栅格化理论,结合Floyd最短路径算法划分充电站的服务范围。提出采用一种混沌模拟退火粒子群优化算法对问题进行求解,通过引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,并结合模拟退火算法的概率突跳特性使算法在迭代后期仍具有较高的全局寻优能力。通过算例分析表明,采用所提算法对城市电动汽车充电站选址定容进行优化规划的可行性和有效性。
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