基于COA算法和PSO-GSA算法的储能优化与调控方法

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.005

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基于COA算法和PSO-GSA算法的储能优化与调控方法

更新时间：2025-11-03

- 基于COA算法和PSO-GSA算法的储能优化与调控方法
- Vol. 42, Issue 6, Pages: 40-47(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
  2. 天津相和电气科技有限公司
  3. 智能配用电装备与系统全国重点实验室(天津大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.005
  CLC： TM73;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, 42(6): 40-47.
DOI：

[J]. 2025, 42(6): 40-47. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2025.06.005.

摘要

考虑未来大规模分布式能源接入配电网，且分布式能源出力具有随机性、波动性、间歇性的特点，提出了基于浣熊优化算法（coati optimization algorithm

COA）和粒子群优化-引力搜索算法（particle swarm optimization-gravitational search algorithm

PSO-GSA）的储能优化与调控互动方法。COA与PSO-GSA平衡了局部搜索与全局搜索的能力。首先以配电网规划和配电网运行的稳定性为导向，将模型分为两层：上层通过COA算法进行储能位置配置及容量配置，下层通过PSO-GSA算法构建以配电网脆弱性和有功网损最小为目标的优化调控模型。然后计及光伏出力的时序性以及不同光伏渗透率等因素进行模型求解。最后用IEEE 33节点算例验证所提方法在配电网储能优化配置与运行上的合理性，可有效降低配电网脆弱性和有功网损，促进高比例渗透率光伏消纳。

Abstract

关键词

Keywords

references

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