基于改进灰狼算法的构网型储能分层优化配置
Modern Electronics Technique（2023）
摘要
在电力系统的"双高"背景下,针对配电网的电压支撑需求与经济运行需求,提出一种构网型储能的多目标双层优化模型.在上层选址定容模型中,以构网型储能的位置和容量为决策变量,考虑构网型储能的运行成本、向上级电网的购电成本、网损成本及碳排放成本,提高经济性;在下层优化运行模型中,以构网型储能的充放电状态为决策变量,考虑最小电压稳定指数、电压偏移、系统网损,提升配电网电压稳定性;利用电压稳定指数识别系统中电压稳定性薄弱的节点作为预选址节点,提高求解效率.最后,通过修改的IEEE33节点配电网验证该模型的有效性.结果表明:对构网型储能进行优化配置,可以提高配电网电压稳定性,降低运行成本.
更多关键词
GFM energy storage,hierarchical optimization,grey wolf optimizer,distribution network,decision variable,optimizing operation,site pre-selection
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要