- 頭條北方工業大學科研團隊提出基于改進粒子群算法的儲能優化配置方案2023-02-23 作者：溫春雪、趙天賜 等 | 來源：《電氣技術》 | 點擊率：導語儲能將功率在時間維度上進行轉移，可以抑制電壓波動，減小網絡損耗。為了合理地配置儲能，北方工業大學北京市變頻技術工程研究中心的溫春雪、趙天賜、于賡、王鵬、李建林，在2022年第10期《電氣技術》上撰文，以改進多目標粒子群算法為基礎，建立一種以電壓波動率、網絡損耗和配置成本為優化目標的儲能優化模型。在粒子初始化階段，通過增加初始粒子個數，挑選出分散的非支配優勢粒子作為初始種群，來提高初始種群的隨機性；在速度更新階段，采用節點電壓指導粒子的進化方向，提高算法的計算速度。
合理地配置儲能可以解決新能源并網帶來的一系列問題，對于提高電能質量、降低網絡損耗具有重要意義。目前儲能的配置成本高、投資回收期較長，且我國頒布的激勵政策尚不完善。上述因素一直是限制儲能發展的主要原因，儲能的合理規劃配置對于儲能行業的健康發展意義重大。
為了使儲能的配置方案最優，目前的主流方法是采用智能算法，基于確定的應用場景建立儲能優化配置模型。儲能優化配置問題一般以儲能配置位置、容量和各時刻儲能充放電功率作為決策變量，其中儲能配置位置為非線性變量。
由于決策變量的設定，決定了電網側儲能優化配置問題需要同時考慮儲能的選址和定容兩個方面。因為決策變量中儲能充放電功率要受儲能容量的約束，所以決策變量中各元素之間相互影響和制約。目前針對儲能優化配置問題，考慮決策變量各元素之間影響的研究較少，對其展開研究對于提高儲能配置算法的性能具有重要意義。
在算法選擇方面也涌現出很多優秀的智能算法。相關研究對算法進行了改進，在一定程度上避免了算法容易陷入局部最優的問題。但是改進部分僅針對算法速度更新公式中的參數，未能合理利用儲能配置過程的系統信息，還存在種群數量不足、容易陷入局部最優的問題。
儲能將功率在時間維度上進行轉移，可以抑制電壓波動，減小網絡損耗。為了合理地配置儲能，北方工業大學北京市變頻技術工程研究中心的溫春雪、趙天賜、于賡、王鵬、李建林，在2022年第10期《電氣技術》上撰文，以改進多目標粒子群算法為基礎，建立一種以電壓波動率、網絡損耗和配置成本為優化目標的儲能優化模型。在粒子初始化階段，通過增加初始粒子個數，挑選出分散的非支配優勢粒子作為初始種群，來提高初始種群的隨機性；在速度更新階段，采用節點電壓指導粒子的進化方向，提高算法的計算速度。
圖1 改進多目標粒子群算法流程
研究人員采用IEEE-33節點算例的仿真結果表明，對粒子群算法的改進提高了算法的穩定性、計算速度和精度；采用改進算法的儲能配置方案，降低了系統的節點電壓波動，減小了電能損耗。
他們分析指出，在粒子初始化階段，增加初始粒子數量，相當于增加了一次迭代計算，但是大大提升了初始種群的分散性，同時也提高了Pareto解集的分散性，使算法的穩定性更高。另外，針對儲能優化配置問題，儲能容量限制了儲能各時刻功率的大小。此時，提高較小時刻儲能動作功率的準確性，能有效提高算法的計算速度與計算精度。
研究人員最后表示，關于指導粒子進化的系統信息還有很多，比如分時電價、新能源出力及負荷水平的大小、系統頻率的高低。本次研究只選用了節點電壓指導粒子進化，在其他配置儲能的場景中，還可以深入探討不同系統信息對粒子進化過程的影響。
本文編自2022年第10期《電氣技術》，論文標題為“基于改進粒子群算法的儲能優化配置”，作者為溫春雪、趙天賜 等，本課題得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金的支持。
