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2022年3月5日 · 本文提出一种改进的多目标粒子群算法对配电网共享储能优化选址定容进行研究,建立共享储能模型,引入成本计算,在实现共享储能的选址及功率容量配置的基础上,还能更加快速的得到解集并进行筛选寻优,且收敛性较常规粒子群算法更好,具有一定的全方位±
2024年12月4日 · 摘要： 为实现含分布式电源配电系统混合储能的选址定容,构建一种考虑混合储能特点的双层优化模型,从而提升配电网运行经济性和稳定性。 首先,选取蓄电池和超级电容器构成混合储能系统接入配电系统,充分发挥混合储能的高效充放电和高能量吞吐;其次,提出
2019年7月9日 · 本工作提出了一种考虑可再生能源出力不确定性的分布式电化学储能选址定容双层优化模型。 首先,建立计及可再生能源不确定性的电化学储能投资成本和运行成本最高小的优化目标函数,其次,采用双层优化算法对储能选址和容量配置进行优化求解,外层采用分支界定法确定储能的选址位置,内层采用改进遗传算法得到最高优容量配置与储能充放电运行策略,最高后,
储能电站优化选址定容研究是储能电站项目实施的关键环节,对于提高能源利用效率、优化能源系统调度和提升电网的供电能力具有重要意义。 当前的研究主要集中在储能电站选址和容量规划的成本、电网接入条件、环境和社会等因素方面,以及电力系统需求
2020年8月20日 · 文中提出一种分布式储能选址定容规划,具体策略是以电压稳定裕度为指标,选出部分系统电压稳定性弱的节点,进行预选址；然后在考虑储能设备充放电状态的基础上,针对负荷日特性曲线,设定储能系统的调度策略；并考虑负荷、风电、光伏时序特性,以有功
2024年10月15日 · 以系统节点电压水平（电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型。 求解过程中提出了一种改进多 目标 粒子群算法 (improved multi—objective particle swarm optimizer,IMOPSO)。
2023年1月15日 · 以系统节点电压水平（电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型。 求解过程中提出了一种改进多目标粒子群算法 (improved multi—objective particle swarm optimizer,IMOPSO)。 该算法根据粒子与种群最高优粒子的距离来指导惯性权重的取值,使得各粒子的惯性权重可以自适应调整,并在二者距离较小时引入交叉
2024年10月10日 · 在储能选址定容过程中,matpower软件发挥了关键作用。 通过潮流计算,可以精确确地分析储能系统在不同运行条件下的电压和功率分布情况。 在考虑储能SOC、储能额定容量、功率约束等因素的基础上,通过多目标优化方法,可以找到最高优的储能选址定容方案。
2024年3月21日 · 该程序主要方法复现《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》运行-规划联合双层配置模型,上层为光伏、储能选址定容模型,即优化配置,下层考虑弃光和储能出力,即优化调度,模型以IEEE33节点为例,采用粒子群算法求解,下层模型为运行成本
2024年9月20日 · 通过将储能出力约束和SOC约束考虑在内,可以进一步优化储能选址定容的结果,提高电力系统的运行效率。此外,将探讨如何通过储能出力约束和SOC（储能电池的状态-of-charge）约束来实现储能选址定容的优化结果,并确保程序