基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为使储能系统平抑光伏出力波动效果更佳,在双层决策模型理论的指导下引入动态影像Pareto解集更新方法和优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)对多 目标粒子群算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)加以改进.以IEEE33节点为例,对所提的储能双层优化模型进行验证,结果表明所提方案具有良好的可行性和优越性.
推荐文章
改进的自适应多目标粒子群算法
多目标优化
粒子群优化
帕累托最优
约束控制
边界处理
全局最优选择
自适应控制
最大传输能力
改进的r支配高维多目标粒子群优化算法
高维多目标优化
偏好
粒子群优化
基于粒子群算法的钻进参数多目标优化
钻进参数
多目标优化
机械钻速
粒子群
一种改进的多目标粒子群优化算法及其应用
多目标粒子群优化
比例分布
跳数改进机制
多连杆悬架
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于改进多目标粒子群算法的储能系统优化配置
来源期刊 信息与电脑 学科 工学
关键词 光储 Pareto TOPSIS
年,卷(期) 2021,(20) 所属期刊栏目 算法语言
研究方向 页码范围 26-28,39
页数 4页 分类号 TM727
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.20.009
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
光储
Pareto
TOPSIS
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
信息与电脑
半月刊
1003-9767
11-2697/TP
北京市东城区北河沿大街79号
chi
出版文献量(篇)
16624
总下载数(次)
72
论文1v1指导