基于大规模多目标进化算法的分布式能源资源规划与CTM蓄电池储能管理优化
发布时间：2026-06-19 12:23:02 点击： 次
本文探讨了可再生动力与电池储能体系的协同整合，以进步现代的继续性、牢靠性和灵活性。电力体系针对配电网络中的要害缺口，特别是关于可再生动力的动摇性问题，本研讨旨在经过优化风能和……的选址与容量装备，来最小化动力本钱、排放率以及牢靠性方针。太阳能光伏发电机与电池储能体系并存。选用了一种带有双向采样战略的改善大规划多方针进化算法。考虑了两种场景。在第一种场景中，剖析了六个研讨事例，以确认峰值负荷需求下散布式发电机的最佳数量、位置和规划。所提出的算法在小规划散布式资源分配方面优于现有的最先进办法。在第二种场景中，评估了跨不同季节的多周期负荷需求，为电池储能体系带来了新的机会。该问题经过跨时约束进行建模，形成了一个大规划优化应战。结果表明显着的改善：本钱下降高达51.67%，功率下降高达76.78%，电压误差改善达99.9%。与基准事例比较，排放率在事例1中下降了99.92%，在事例2中下降了95.19%，在事例3中下降了97.38%。所提出的算法在处理小规划和大规划优化问题上均表现出杰出的收敛性和功能，优于近期的多方针进化算法。本研讨为优化可再生动力集成和电池储能供给了一个稳健的框架，为现代电力体系的应战供给了可扩展的处理方案。
Alonso等[11]提出了一种根据人工免疫体系的优化办法用于多方针配电体系重构，经过考虑各种运转方针，进步了体系功率和功能。El-Khattam和Salama[12]总述了散布式发电技能，供给了明确的定义，并强调了将DG集成到现代电力体系中的优势，例如进步牢靠性和削减损耗。Thirunavukkarasu等[13]对用于混合可再生动力体系的优化技能进行了全面总述，展示了多种进步可再生动力功率的办法。Acharya等[14]介绍了一种用于主配电网中DG最佳装备的剖析办法，该办法经过更好的资源分配有助于进步体系的牢靠性和功率。
Hung 和 Mithulananthan [15] 开发了一种双方针剖析办法，旨在削减包含 DG 的配电网中的损耗并进步其负载才能，为优化体系运转供给了有用的工具。Ali 等人 [16] 选用蚁狮优化算法来确认可再生 DG 的最佳位置和容量，保证在最大化体系功能的一起最小化本钱。Atwa 等人 [17] 提出了一种优化办法，经过确认可再生资源的最佳组合来最小化配电体系中的能量损耗。El-Fergany [18] 使用回溯查找优化算法进行多类型 DG 的最佳装备，要点在于一起进步网络功能和动力功率。
Gampa 和 Das [19] 研讨了考虑每小时负荷变化情况下的 DG 的最佳选址与容量装备问题，然后随着时刻的推移进步了体系的牢靠性和运转功率。Poornazaryan 等人 [20] 提出了一种 DG 单元的最佳分配与容量装备办法，该办法归纳考虑了电压安稳性、损耗下降和负荷变化等要素，保证了配电网络愈加稳健和安稳。Gil Mena 和 Martín García [21] 提出了一种处理 DG 选址与容量装备问题的有用办法，完成了对散布式动力资源更有用的利用。Vinothkumar 和 Selvan [22] 引入了一种用于 DG 规划的含糊嵌入式遗传算法，经过处理不确认性改善了 DG 选址的决策过程。Liu 等人 [23] 开发了一种 DG 单元的最佳选址与容量装备办法，该办法充分考虑了负荷和 DG 的时刻序列特性，以优化能量流和体系安稳性。
Sheng等[24]使用改善的Nondominated Sorting Genetic Algorithm II（NSGA-II）对DG单元进行优化装备与选型，经过考虑多个运转方针进步了网络功能。Nekooei等[25]提出了一种改善的多方针调和查找办法用于配电体系中的DG装备，该办法完成了本钱与功能等多个相互竞争方针的平衡。Yammani等[26]引入了一种多方针洗牌蝙蝠算法，用于不同负载模型下的DG优化装备与选型，然后进步了体系在不同工况下的全体功率。Tran The等[27]开发了一种Nondominated Sorting Stochastic Fractal Search Algorithm，用于含DGs的多方针配电网重构，为进步体系牢靠性和下降能量损耗供给了新颖的处理方案。
Rosseti等[28]探讨了配电体系中DG单元的最优装备与网络重构的结合，证明了这两种战略一起作用可带来显着的功能进步。Imran等[29]提出了一种新型集成技能，用于一起优化配电网中的网络重构与DG安置，为进步网络功率供给了一种全体办法。Bayat等[30]提出了一种根据UVDA的启发式办法，用于完成DG选址定容与网络重构的协同优化，然后最大限度地削减损耗并改善能量办理。Huy等[31]引入了一种改善的元启发式办法，用于一起进行网络重构与DG分配，要点在于进步体系全体功能并下降能量损耗。最终，Shaheen等[32]提出了用于网络重构与DG分配的平衡优化算法，经过优化的网络装备和DG安置战略，为进步电力体系的牢靠性与功率供给了一种创新处理方案。
Tolabi等[33]提出了一种根据Fuzzy-ACO的办法，用于配电体系中DSTATCOM和光伏阵列的一起重构与优化装备，旨在改善电压散布并最小化功率损耗。Esmaeili等[34]引入了Big Bang-Big Crunch算法来处理配电网络中多方针优化重构和散布式发电（DG）功率分配问题，一起考虑负载不确认性以完成更牢靠的电力分配。Kanwar等[35]提出了一种改善的粒子群优化技能用于散布式动力（DER）的一起装备，要点在于进步配电体系的功率，一起削减能量损耗并改善电压安稳性。这些论文一起供给了创新的办法来进步电力体系功能，特别是在可再生动力集成和体系重构的布景下。
从前讨论的研讨以为DGs模型是确认性的，而实际上它们具有间歇性，尤其是根据可再生动力的DGs。所研讨文献中的大多数作者仅重视单周期内散布式发电（DGs）和BESS的最优装备。其他几项关于配电网增强的研讨仅侧重于优化散布式发电（DG）的接入或网络重构。然而，针对配电网重构与DG分配一起进行的有限研讨较少。因为环保可继续性（如无GHG排放、不依赖燃料、削减损耗以及促进经济增加），配电网中可再生DG的分配尤为要害；随着社会和公用事业致力于向更清洁、更具耐性的动力体系转型，这些体系的重要性不断进步。尽管如此，其高度的不确认性仍会导致电力体系的调度问题。将可再生动力供应整合到电网中时，会发生间歇性、动摇性以及供需不匹配等相关问题。电池储能体系，即BESS，处理了这些问题。
电池储能体系（BESS）在办理和优化可再生动力利用方面至关重要，经过在高发电量期间积蓄剩余能量并在需求期间开释，然后保证安稳牢靠的电力供应。它削减了电力动摇并维持电网安稳性，一起下降了对昂贵电源的需求。BESS经过进步电能质量和供给辅佐电力，帮助体系应对紧急情况和动摇。经过这一举措，进步了可再生动力的牢靠性和功率，以促进愈加经济且可继续的动力未来。近期研讨工作的核心与所提出的算法在表1中进行了完全而全面的比较。
表1表明，所提出的算法经过整合上述文献中未一起出现的多个要素，揭示了一种全方位的办法。该技能有用地将包含散布式发电（DG）和电池储能体系（BESS）的散布式资源（DRs）与最优网络重构（ONR）相结合。该算法是多方针的，涵盖了单周期和多周期场景。它还整合了确认性和概率性技能以寻找鲁棒解。所提出的办法做出了重大贡献，其包含各种相互抵触的方针函数，如本钱最小化、排放率下降、电压误差和牢靠性方针，显着优于很多现有办法。与其它最先进的算法比较，所提出的算法在多个类别上显着表现出实质性的改善，突显了其在优化配电网方面的有用性和优越性。
本研讨要点探讨了可再生散布式发电机（DGs）和电池储能体系（BESS）在改善配电网环境与经济特性方面的重要性。它经过DGs和BESS的动态多方针网络重构，处理了由具有间歇性和动摇性的可再生动力所带来的杂乱应战。本文提出了一种新型的多方针改善双向协同进化算法（I-BiCo），该算法在解的质量上表现出显着进步，验证了其功率与鲁棒性。本研讨经过大幅下降输电本钱、能量损耗和电压动摇做出了实质性贡献。一起，考虑到风能和太阳能的动摇性，本文还提出了一种归纳办法，一起考虑配电网重构以及DG和BESS的最优装备。所提出的算法优化了可再生动力和BESS设备的选址与容量装备，进步了网络牢靠性，完成了对储能的办理，并利用了一个多方针优化框架。这些算法使用于24小时的时刻尺度，结合根据当地气候数据的天然负荷曲线，然后找到一个极具远景且全面的处理方案。本文经过与其他多方针进化算法（MOEAs）的对比，全面验证了其适用性，并证明了其在收敛性、多样性和解质量方面的杰出功能。其多维优化框架有用地平衡了...
导言
散布式资源（DR），包含散布式发电（DG）和电池储能体系（BESS），是现代电力体系继续演进中不可或缺的组成部分。它们对可继续性、牢靠性和灵活性的一起影响，与向更清洁、更具耐性动力基础设施转型的微观方针完美契合。随着技能进步，DG和BESS所发挥的要害作用预计将不断增强，为构建愈加可继续且适应性强的动力格局做出重大贡献。尽管现有研讨分别侧重于优化单一时刻点的DG集成或网络重构，但本文经过一起考虑配电网重构与DR装备，填补了这一要害空白。针对可再生动力固有动摇性带来的应战，本文引入BESS以缓解多时段不确认风能和太阳能PV集成的局限性。在这项归纳研讨中，风能和太阳能PV型DG与BESS被一起利用，旨在最小化电网站供电本钱、能量损耗本钱以及配电网中的电压误差。经过构建一个新的多方针函数，完成了可再生动力（RES）和BESS设备的最优选址与容量确认。一种改善的I-BiCo多方针进化算法（EA）高效地求解了该提出的数学模型。Alonso等[11]提出了一种根据人工免疫体系的优化办法用于多方针配电体系重构，经过考虑各种运转方针，进步了体系功率和功能。El-Khattam和Salama[12]总述了散布式发电技能，供给了明确的定义，并强调了将DG集成到现代电力体系中的优势，例如进步牢靠性和削减损耗。Thirunavukkarasu等[13]对用于混合可再生动力体系的优化技能进行了全面总述，展示了多种进步可再生动力功率的办法。Acharya等[14]介绍了一种用于主配电网中DG最佳装备的剖析办法，该办法经过更好的资源分配有助于进步体系的牢靠性和功率。
Hung 和 Mithulananthan [15] 开发了一种双方针剖析办法，旨在削减包含 DG 的配电网中的损耗并进步其负载才能，为优化体系运转供给了有用的工具。Ali 等人 [16] 选用蚁狮优化算法来确认可再生 DG 的最佳位置和容量，保证在最大化体系功能的一起最小化本钱。Atwa 等人 [17] 提出了一种优化办法，经过确认可再生资源的最佳组合来最小化配电体系中的能量损耗。El-Fergany [18] 使用回溯查找优化算法进行多类型 DG 的最佳装备，要点在于一起进步网络功能和动力功率。
Gampa 和 Das [19] 研讨了考虑每小时负荷变化情况下的 DG 的最佳选址与容量装备问题，然后随着时刻的推移进步了体系的牢靠性和运转功率。Poornazaryan 等人 [20] 提出了一种 DG 单元的最佳分配与容量装备办法，该办法归纳考虑了电压安稳性、损耗下降和负荷变化等要素，保证了配电网络愈加稳健和安稳。Gil Mena 和 Martín García [21] 提出了一种处理 DG 选址与容量装备问题的有用办法，完成了对散布式动力资源更有用的利用。Vinothkumar 和 Selvan [22] 引入了一种用于 DG 规划的含糊嵌入式遗传算法，经过处理不确认性改善了 DG 选址的决策过程。Liu 等人 [23] 开发了一种 DG 单元的最佳选址与容量装备办法，该办法充分考虑了负荷和 DG 的时刻序列特性，以优化能量流和体系安稳性。
Sheng等[24]使用改善的Nondominated Sorting Genetic Algorithm II（NSGA-II）对DG单元进行优化装备与选型，经过考虑多个运转方针进步了网络功能。Nekooei等[25]提出了一种改善的多方针调和查找办法用于配电体系中的DG装备，该办法完成了本钱与功能等多个相互竞争方针的平衡。Yammani等[26]引入了一种多方针洗牌蝙蝠算法，用于不同负载模型下的DG优化装备与选型，然后进步了体系在不同工况下的全体功率。Tran The等[27]开发了一种Nondominated Sorting Stochastic Fractal Search Algorithm，用于含DGs的多方针配电网重构，为进步体系牢靠性和下降能量损耗供给了新颖的处理方案。
Rosseti等[28]探讨了配电体系中DG单元的最优装备与网络重构的结合，证明了这两种战略一起作用可带来显着的功能进步。Imran等[29]提出了一种新型集成技能，用于一起优化配电网中的网络重构与DG安置，为进步网络功率供给了一种全体办法。Bayat等[30]提出了一种根据UVDA的启发式办法，用于完成DG选址定容与网络重构的协同优化，然后最大限度地削减损耗并改善能量办理。Huy等[31]引入了一种改善的元启发式办法，用于一起进行网络重构与DG分配，要点在于进步体系全体功能并下降能量损耗。最终，Shaheen等[32]提出了用于网络重构与DG分配的平衡优化算法，经过优化的网络装备和DG安置战略，为进步电力体系的牢靠性与功率供给了一种创新处理方案。
Tolabi等[33]提出了一种根据Fuzzy-ACO的办法，用于配电体系中DSTATCOM和光伏阵列的一起重构与优化装备，旨在改善电压散布并最小化功率损耗。Esmaeili等[34]引入了Big Bang-Big Crunch算法来处理配电网络中多方针优化重构和散布式发电（DG）功率分配问题，一起考虑负载不确认性以完成更牢靠的电力分配。Kanwar等[35]提出了一种改善的粒子群优化技能用于散布式动力（DER）的一起装备，要点在于进步配电体系的功率，一起削减能量损耗并改善电压安稳性。这些论文一起供给了创新的办法来进步电力体系功能，特别是在可再生动力集成和体系重构的布景下。
从前讨论的研讨以为DGs模型是确认性的，而实际上它们具有间歇性，尤其是根据可再生动力的DGs。所研讨文献中的大多数作者仅重视单周期内散布式发电（DGs）和BESS的最优装备。其他几项关于配电网增强的研讨仅侧重于优化散布式发电（DG）的接入或网络重构。然而，针对配电网重构与DG分配一起进行的有限研讨较少。因为环保可继续性（如无GHG排放、不依赖燃料、削减损耗以及促进经济增加），配电网中可再生DG的分配尤为要害；随着社会和公用事业致力于向更清洁、更具耐性的动力体系转型，这些体系的重要性不断进步。尽管如此，其高度的不确认性仍会导致电力体系的调度问题。将可再生动力供应整合到电网中时，会发生间歇性、动摇性以及供需不匹配等相关问题。电池储能体系，即BESS，处理了这些问题。
电池储能体系（BESS）在办理和优化可再生动力利用方面至关重要，经过在高发电量期间积蓄剩余能量并在需求期间开释，然后保证安稳牢靠的电力供应。它削减了电力动摇并维持电网安稳性，一起下降了对昂贵电源的需求。BESS经过进步电能质量和供给辅佐电力，帮助体系应对紧急情况和动摇。经过这一举措，进步了可再生动力的牢靠性和功率，以促进愈加经济且可继续的动力未来。近期研讨工作的核心与所提出的算法在表1中进行了完全而全面的比较。
表1表明，所提出的算法经过整合上述文献中未一起出现的多个要素，揭示了一种全方位的办法。该技能有用地将包含散布式发电（DG）和电池储能体系（BESS）的散布式资源（DRs）与最优网络重构（ONR）相结合。该算法是多方针的，涵盖了单周期和多周期场景。它还整合了确认性和概率性技能以寻找鲁棒解。所提出的办法做出了重大贡献，其包含各种相互抵触的方针函数，如本钱最小化、排放率下降、电压误差和牢靠性方针，显着优于很多现有办法。与其它最先进的算法比较，所提出的算法在多个类别上显着表现出实质性的改善，突显了其在优化配电网方面的有用性和优越性。
本研讨要点探讨了可再生散布式发电机（DGs）和电池储能体系（BESS）在改善配电网环境与经济特性方面的重要性。它经过DGs和BESS的动态多方针网络重构，处理了由具有间歇性和动摇性的可再生动力所带来的杂乱应战。本文提出了一种新型的多方针改善双向协同进化算法（I-BiCo），该算法在解的质量上表现出显着进步，验证了其功率与鲁棒性。本研讨经过大幅下降输电本钱、能量损耗和电压动摇做出了实质性贡献。一起，考虑到风能和太阳能的动摇性，本文还提出了一种归纳办法，一起考虑配电网重构以及DG和BESS的最优装备。所提出的算法优化了可再生动力和BESS设备的选址与容量装备，进步了网络牢靠性，完成了对储能的办理，并利用了一个多方针优化框架。这些算法使用于24小时的时刻尺度，结合根据当地气候数据的天然负荷曲线，然后找到一个极具远景且全面的处理方案。本文经过与其他多方针进化算法（MOEAs）的对比，全面验证了其适用性，并证明了其在收敛性、多样性和解质量方面的杰出功能。其多维优化框架有用地平衡了...