基于改进多目标粒子群算法的配电网分布式储能优化调度

裴志刚; 方珺; 张志远; 陈佳明; 伍桂平

doi:10.19585/j.zjdl.202607004

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基于改进多目标粒子群算法的配电网分布式储能优化调度

电网运行 | 更新时间：2026-07-22

- 基于改进多目标粒子群算法的配电网分布式储能优化调度
- Optimal scheduling of distributed energy storage in distribution networks based on a modified multi-objective particle swarm optimization
- 浙江电力 2026年45卷第7期页码：35-47
- 作者机构：
  
  国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司，浙江绍兴 312000
- 作者简介：
  
  裴志刚（1981），男，硕士，高级工程师，主要研究方向为能源电力前沿技术及政策。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2022YFE0140600)
- DOI：10.19585/j.zjdl.202607004
  中图分类号：
- 收稿：2025-09-11，
  
  修回：2025-12-22，
  
  网络首发：2026-07-22，
  
  纸质出版：2026-07-25
- 稿件说明：
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裴志刚,方珺,张志远等.基于改进多目标粒子群算法的配电网分布式储能优化调度[J].浙江电力,2026,45(07):35-47.

PEI Zhigang,FANG Jun,ZHANG Zhiyuan,et al.Optimal scheduling of distributed energy storage in distribution networks based on a modified multi-objective particle swarm optimization[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(07):35-47.
裴志刚,方珺,张志远等.基于改进多目标粒子群算法的配电网分布式储能优化调度[J].浙江电力,2026,45(07):35-47. DOI： 10.19585/j.zjdl.202607004.

PEI Zhigang,FANG Jun,ZHANG Zhiyuan,et al.Optimal scheduling of distributed energy storage in distribution networks based on a modified multi-objective particle swarm optimization[J].ZHEJIANG ELECTRIC POWER,2026,45(07):35-47. DOI： 10.19585/j.zjdl.202607004.

摘要

高渗透率分布式光伏接入易致配电网潮流反送与节点电压越限，分布式储能可有效解决上述问题，并在低压时段抬升电压，但其投资与运行成本较高。为此，以最小化储能运行成本和网络线损成本、最大化峰谷套利收益为目标构建多目标优化框架。提出改进MOPSO（多目标粒子群优化）算法，在粒子比较与外部档案更新中采用Deb可行性规则优先保留可行解，并按约束违背程度对不可行解排序，在目标函数评价环节引入动态罚因子，根据种群可行解比例自适应调整惩罚强度。利用灰色关联投影对Pareto解集综合评价，选取单一可实施方案。基于IEEE 33节点配电网的算例表明，改进MOPSO算法可将可行解比例由70%提高至90%，电压偏移量从0.078降至0.043，储能成本下降15.42%，峰谷套利收益提高约58.95%。

Abstract

The high-penetration integration of distributed photovoltaic （DPV） generation tends to cause reverse power flow and node voltage violations in distribution networks. Distributed energy storage can effectively mitigate these issues and boost voltage during low-load periods； however， its investment and operating costs remain relatively high. To this end， a multi-objective optimization framework is developed to minimize energy storage operating costs and network power losses while maximizing peak-valley arbitrage profits. A modified multi-objective particle swarm optimization （MOPSO） is proposed， in which Deb’s feasibility rules are employed in particle comparison and external archive updating to prioritize feasible solutions， while infeasible solutions are ranked according to the degree of constraint violation. A dynamic penalty factor is introduced in objective function evaluation， with the penalty intensity adaptively adjusted based on the proportion of feasible solutions in the population. Grey relational projection is applied to comprehensively evaluate the Pareto solution set， and a single implementable scheme is selected. Case studies based on the IEEE 33-bus distribution network demonstrate that the modified MOPSO increases the proportion of feasible solutions from 70% to 90%， reduces voltage deviation from 0.078 to 0.043， lowers energy storage costs by 15.42%， and improves peak-valley arbitrage profits by approximately 58.95%.

关键词

Keywords

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