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基于改进粒子群算法的高速公路充电站储能系统优化配置
1
作者
赵天翼
刘代飞
+1 位作者
何灵奇
张曙云
《广东电力》
北大核心
2025年第8期19-31,共13页
针对新能源电动汽车快速增长背景下高速公路充电负荷波动问题,提出基于群体动态感知与知识驱动的多目标粒子群储能优化配置方法。通过典型日提取、车辆充电负荷与可再生能源出力预测,构建以电压波动、网络损耗与总成本为目标的优化模型...
针对新能源电动汽车快速增长背景下高速公路充电负荷波动问题,提出基于群体动态感知与知识驱动的多目标粒子群储能优化配置方法。通过典型日提取、车辆充电负荷与可再生能源出力预测,构建以电压波动、网络损耗与总成本为目标的优化模型。基于储能系统配置问题特点改进的粒子群算法,构建3层协同优化框架:群体动态感知机制、基于知识的增量式学习策略、局部精化策略,并通过综合交叉场景验证方法筛选最优方案。算法性能测试表明,改进的粒子群算法在改善粒子高维搜索迷失问题、提升全局局部搜索平衡以及增强收敛性等方面均表现优异,在测试模型中与基准方案、简单配置方案相比,电压波动分别降低45.6%和14.9%,网络损耗分别降低37.8%和20.9%,提高了微电网稳定性和经济性。
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关键词
储能优化
多目标优化算法
动态负荷特征
TOPSIS-AHP综合评价
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职称材料
题名
基于改进粒子群算法的高速公路充电站储能系统优化配置
1
作者
赵天翼
刘代飞
何灵奇
张曙云
机构
长沙理工大学能源与动力工程学院
湖南双牌抽水蓄能有限公司
出处
《广东电力》
北大核心
2025年第8期19-31,共13页
基金
湖南省重点实验室开放基金拟资助项目(2024NDL003)。
文摘
针对新能源电动汽车快速增长背景下高速公路充电负荷波动问题,提出基于群体动态感知与知识驱动的多目标粒子群储能优化配置方法。通过典型日提取、车辆充电负荷与可再生能源出力预测,构建以电压波动、网络损耗与总成本为目标的优化模型。基于储能系统配置问题特点改进的粒子群算法,构建3层协同优化框架:群体动态感知机制、基于知识的增量式学习策略、局部精化策略,并通过综合交叉场景验证方法筛选最优方案。算法性能测试表明,改进的粒子群算法在改善粒子高维搜索迷失问题、提升全局局部搜索平衡以及增强收敛性等方面均表现优异,在测试模型中与基准方案、简单配置方案相比,电压波动分别降低45.6%和14.9%,网络损耗分别降低37.8%和20.9%,提高了微电网稳定性和经济性。
关键词
储能优化
多目标优化算法
动态负荷特征
TOPSIS-AHP综合评价
Keywords
energy storage optimization
multi-objective optimization algorithm
dynamic load characteristics
TOPSISAHP comprehensive evaluation
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进粒子群算法的高速公路充电站储能系统优化配置
赵天翼
刘代飞
何灵奇
张曙云
《广东电力》
北大核心
2025
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