基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型。为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解。为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策。最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比:所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动。