【电力系统】基于混合粒子群优化-禁忌搜索优化在光伏丰富的配电网络中用于优化电池储能系统的位置、容量和调度附matlab代码

简介: ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。🔥 内容介绍高渗透率光伏(PV)接入配电网后,因光伏出力的波动性、间歇性,引发三大核心问题:电压越限:光伏出力高峰时配网末端电压抬升,低谷时电压跌落,违反电压偏差标准(±7%);网损激增:反向潮流导致配网功率流向紊乱,变压器、线路损耗显著增加;供需失衡:光伏出力与负荷需求不匹配,弃光

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🔥 内容介绍
高渗透率光伏(PV)接入配电网后,因光伏出力的波动性、间歇性,引发三大核心问题:

电压越限:光伏出力高峰时配网末端电压抬升,低谷时电压跌落,违反电压偏差标准(±7%);
网损激增:反向潮流导致配网功率流向紊乱,变压器、线路损耗显著增加;
供需失衡:光伏出力与负荷需求不匹配,弃光率高(尤其分布式光伏就地消纳困难)。
电池储能系统(BESS)通过 “削峰填谷、潮流调节” 可有效解决上述问题,但需优化三大关键决策:

位置优化:选择最优接入节点,最大化电压调节与网损降低效果;
容量优化:确定合理的储能功率 / 能量容量,平衡投资成本与运行收益;
调度优化:制定日内充放电策略,适配光伏出力与负荷变化,满足系统约束。
单一优化算法(如 PSO、TS)难以兼顾 “全局搜索能力” 与 “局部寻优精度”,而HPSO-TS 混合算法通过 PSO 全局探索与 TS 局部精炼,实现三大决策的协同优化,成为光伏配网 BESS 优化的高效方案。

⛳️ 运行结果
Image
📣 部分代码
% Based on Cirata PV output patent: IEA (2022), Solar PV production from the test panel at Cirata on a sunny day in the dry season and a cloudy day in the wet season, IEA, Paris

% https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/solar-pv-production-from-the-test-panel-at-cirata-on-a-sunny-day-in-the-dry-season-and-a-cloudy-day-in-the-wet-season, Licence: CC BY 4.0

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🔗 参考文献

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