作者：邓凯文; 韩肖清; 梁琛储能混合智能优化算法多目标粒子群算法精英非支配排序算法帕累托最优解
摘要：储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。提出了一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm,HIOA）,以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后（IMOPSO）与精英非支配排序算法（NSGA-II）结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto最优解集,采用逼近理想解排序（technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS）选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33节点测试系统的仿真实验验证了算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。
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