分布式光伏接入下智能配电网的集中式混合储能选址定容优化方法

陈浈斐; 马程; 葛磊蛟; 王英; 陈晓婧; 车玉龙; 陈艳波

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1409

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分布式光伏接入下智能配电网的集中式混合储能选址定容优化方法

更新时间：2026-01-29

- 分布式光伏接入下智能配电网的集中式混合储能选址定容优化方法
- Vol. 50, Issue 1, Pages: 294-302(2026)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学电气与动力工程学院
  2. 天津大学电气自动化与信息工程学院
  3. 兰州交通大学自动化与电气工程学院
  4. 新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1409
  CLC： TM76;TM615
- Published：2026
- 稿件说明：
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陈浈斐, 马程, 葛磊蛟, et al. 分布式光伏接入下智能配电网的集中式混合储能选址定容优化方法[J]. 2026, 50(1): 294-302.
DOI：

陈浈斐, 马程, 葛磊蛟, et al. 分布式光伏接入下智能配电网的集中式混合储能选址定容优化方法[J]. 2026, 50(1): 294-302. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1409.

摘要

强随机特性的分布式光伏点多面广、分散无序接入智能配电网成为趋势，给智能配电网稳定运行带来了巨大的挑战。合理优化配置混合储能是平抑这种强间歇性波动的重要措施之一，为此，提出了一种高比例分布式光伏接入下智能配电网的集中式混合储能的选址定容优化方法。首先，选取蓄电池和超级电容组成混合储能系统(hybrid energy storage system

HESS)，采用变分模态分解(variational mode decomposition

VMD)算法分配储能功率，并通过模糊控制修正蓄电池和超级电容的功率信号，使其荷电状态(state of charge

SOC)保持在规定范围内，提高储能寿命。其次，考虑混合储能的经济性与智能配电网运行稳定性，构建混合储能选址定容双层优化模型。上层以储能全生命周期总成本最小为目标，下层以智能配电网电压波动、线路损耗和净负荷波动最小为目标。之后，采用改进的鱼鹰优化算法(osprey optimization algorithm

OOA)和第3代非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithms Ⅲ

NSGA Ⅲ)嵌套算法对模型求解。最后在改进的IEEE33和IEEE118节点上验证模型的有效性，仿真结果表明，通过合理的储能配置，经济性提高了34.2%，电压波动降低了3.15%，线路损耗降低了0.13%，净负荷波动降低了1.7%，实现了保证储能经济性的同时，达到了提高智能配电网运行稳定性的目的。

Abstract

关键词

Keywords

references

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