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摘要:
以系统节点电压波动、负荷波动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变异操作,避免陷入局部最优解,同时采用动态密集距离排序来更新非劣解集并指导种群全局最优解的选取,在保持解集规模的同时使解的分布更均匀.为避免决策者偏好对最终结果的影响,采用基于信息熵的序数偏好法从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案.以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真验证,结果表明该方法在储能选址定容问题求解中具有很好的收敛性以及全局搜索能力.
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文献信息
篇名 基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 配电网 储能 多目标粒子群算法 自适应惯性权重 Pareto解
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 新能源与分布式发电
研究方向 页码范围 3405-3411
页数 7页 分类号 TM714
字数 5182字 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2014.12.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘宗歧 华北电力大学电气与电子工程学院 58 845 13.0 28.0
2 杨水丽 17 701 12.0 17.0
3 田立亭 15 649 9.0 15.0
4 丁冬 华北电力大学电气与电子工程学院 5 298 4.0 5.0
5 吴小刚 华北电力大学电气与电子工程学院 3 273 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
配电网
储能
多目标粒子群算法
自适应惯性权重
Pareto解
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
346228
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