基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置

焦乾致; 蒋晓艳; 焦乾顺; 谭景洋

doi:10.26963/j.psce.2026.08010

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基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置

智能电网 | 更新时间：2026-09-22

- 基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置
- 基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置
- 电网与清洁能源 2026年42卷第8期页码：83-90
- 作者机构：
  
  1. 西藏农牧学院水利土木工程学院
  2. 西藏农牧学院电气工程学院
  3. 华北水利水电大学信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  西藏自治区自然科学基金项目(XZ202201ZR0052G)~~
- DOI：10.26963/j.psce.2026.08010
  中图分类号： TM73;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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焦乾致, 蒋晓艳, 焦乾顺, 等. 基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(8):83-90.

焦乾致, 蒋晓艳, 焦乾顺, et al. 基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置[J]. 2026, 42(8): 83-90.
焦乾致, 蒋晓艳, 焦乾顺, 等. 基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(8):83-90. DOI： 10.26963/j.psce.2026.08010.

焦乾致, 蒋晓艳, 焦乾顺, et al. 基于改进多目标粒子群算法的配电网混合储能容量优化配置[J]. 2026, 42(8): 83-90. DOI： 10.26963/j.psce.2026.08010.

摘要

针对粒子群算法存在的早熟收敛及约束条件下求解精度有限等问题，从引入粒子位置交叉操作、优化外部存档更新和建立精英存档3个方面进行改进，并通过变异操作来增强种群多样性，缓解算法早熟收敛现象。首先，以储能系统年均全生命周期成本最低和配电网网损最小为目标，构建优化模型；其次，采用改进的多目标粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization

MOPSO）进行模型求解；最后，在IEEE 33节点系统中进行仿真验证。仿真结果表明：所提策略可有效提高配电网电压稳定性，降低系统网损；改进算法在收敛速度、实用性与收敛性方面均表现良好。

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