基于IHAOAVOA的储能电站有功无功功率分配策略

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-0844

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基于IHAOAVOA的储能电站有功无功功率分配策略

更新时间：2025-10-22

- 基于IHAOAVOA的储能电站有功无功功率分配策略
- Vol. 46, Issue 9, Pages: 293-302(2025)
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-0844
  CLC： TM73
- Published Online：14 October 2025，
  
  Published：2025
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[J]. 2025, 46(9): 293-302.
DOI：

[J]. 2025, 46(9): 293-302. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-0844.

摘要

建立多目标模型对储能电站内部各子系统之间进行有功无功功率分配

以SOC为优先级准则得到参与有功功率分配的储能子系统组合

以能耗成本、寿命损耗成本、SOC均衡度与无功调节成本为目标

采用IHAOAVOA算法求解各子系统有功无功出力。在Matlab平台进行仿真验证

并与其他策略进行对比分析

结果表明所提优化策略可减少储能在充放电时子系统工作数量

降低储能运行成本

提高储能荷电状态均衡度。

Abstract

In this paper

a multi-objective model is established to distribute active and reactive power among subsystems within an energy storage power station. The combination of energy storage subsystems participating in active power distribution is obtained by taking SOC as the priority criterion. Taking energy consumption cost

life loss cost

SOC balance and reactive power regulation cost as targets

IHAOAVOA algorithm is adopted to solve the active and reactive power output of each subsystem. The simulation is verified on Matlab platform and compared with other strategies. The results show that the proposed optimization strategy can reduce the number of subsystems during charging and discharging of energy storaging

reduce the operating cost of energy storage

and improve the state balance of state of charge in energy storage.

关键词

Keywords

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吴青峰, 褚晓林, 于少娟, 等. 基于改进型P-E下垂控制的低压交流微电网不同容量储能单元SOC均衡策略[J]. 太阳能学报, 2023, 44(4): 266-275.

李建林, 李雅欣, 黄碧斌, 等. 退役动力电池一致性评估及均衡策略研究[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(12): 1-7.

陈薇, 狄那, 邱亚, 等. VRB储能系统多目标优化功率分配策略[J]. 高电压技术, 2020, 46(5): 1518-1527.

叶晖, 李爱魁, 田刚领, 等. 考虑能量效率和SOC均衡的电池储能电站双层功率分配策略[J]. 中国电机工程学报, 2024, 44(13): 5185-5196.

赵熙临, 陈潇. 面向一次调频的储能电池多目标协同控制策略[J]. 太原理工大学学报, 2025, 56(3): 390-398.

李建林, 李雅欣, 刘海涛, 等. 计及储能电站安全性的功率分配策略研究[J]. 电工技术学报, 2022, 37(23): 5976-5986.

张浚坤, 雷二涛, 韩蓉, 等. 计及转化效率的电化学储能电站日运行策略研究[J]. 太阳能学报, 2024, 45(5): 198-205.

刘畅, 吴西奇, 姜新宇, 等. 高压直挂大容量储能系统的电池堆分割方法[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(19): 7483-7497.

杨波, 冯鑫振, 王德顺, 等. 用于储能变流器的改进型VSG控制方法[J]. 电力建设, 2018, 39(4): 126-132.

刘瑞明, 王生铁, 刘广忱, 等. 基于虚拟阻抗的孤岛交流微电网混合储能控制策略研究[J]. 电测与仪表, 2019, 56(14): 116-123.

李圣清, 刘博文, 李焕平, 等. 基于一致性算法光伏逆变器和储能分组协调电压控制策略[J].太阳能学报,2024, 45(9): 345-352.

田刚领, 叶晖, 谢佳, 等. 锂离子电池储能电站能耗优化[J]. 高电压技术, 2023, 49(3): 1118-1127.

陈根, 蔡旭. 提升并联型风电变流器运行效率的自适应功率优化控制[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(22): 6492-6499, 6761.

王雨虹, 梁策, 付华. 基于PSTSO多目标优化储能系统功率分配[J]. 电力系统及其自动化学报, 2024, 36(8): 13-22.

刘佳婕, 贾燕冰, 韩肖清, 等. 基于效能评估的混合储能电站调频功率优化[J]. 高电压技术, 2024, 50(6): 2467-2477.

姚璐勤, 王琦, 李妍, 等. 计及设备损耗成本的含光储配电网分布式电压控制策略[J]. 电力工程技术, 2023, 42(6): 52-63.

ABUALIGAH L, YOUSRI D, ABD ELAZIZ M, et al.Aquila optimizer: a novel meta-heuristic optimization algorithm[J]. Computers & industrial engineering, 2021, 157: 107250.

ABDOLLAHZADEH B, GHAREHCHOPOGH F S, MIRJALILI S.African vultures optimization algorithm: a new nature-inspired metaheuristic algorithm for global optimization problems[J]. Computers & industrial engineering, 2021, 158: 107408.

XIAO Y N, GUO Y L, CUI H, et al.IHAOAVOA: an improved hybrid Aquila optimizer and African vultures optimization algorithm for global optimization problems[J]. Mathematical biosciences and engineering, 2022, 19(11): 10963-11017.

邱亚, 李鑫, 陈薇, 等. 基于P-AWPSO算法的全钒液流电池储能系统功率分配[J]. 高电压技术, 2020, 46(2): 500-510.

孙林, 李梦梦, 徐久成. 二进制哈里斯鹰优化及其特征选择算法[J]. 计算机科学, 2023, 50(5): 277-291.

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