基于可拓距K-均值聚类和正弦微分进化算法的风储联合系统优化配置

以最大化风储联合投资商的收益和风电就地消纳率为目标,考虑源网荷协同优化和需求响应构建了风储联合系统的多目标优化配置模型;采用可拓距K-均值聚类算法对分布式风电出力和负荷需求的不确定性进行多场景分析,以实现更为准确而均衡的场景缩减;通过引入多核并行运行环境与正弦函数的思想,提出基于并行多目标正弦微分进化算法对优化配置模型进行高效求解;以IEEE 33节点配电系统为算例进行风储联合系统的优化配置,仿真结果验证了所建模型的有效性和优越性。