考虑分布式光伏储能系统的优化配置方法完全复现截图文献模型采用双层模型求解上层决策储能系统配置容量用遗传 粒子群算法求解下

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资源介绍:

考虑分布式光伏储能系统的优化配置方法 完全复现截图文献模型 采用双层模型求解 上层决策储能系统配置容量用遗传 粒子群算法求解 下层决策最优运行策略采用cplex求解器求解 算例为ieee 33节点配电系统 代码运行时间为90分钟左右 此代码可改写性强
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89759205/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89759205/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">标题<span class="ff2">：</span>分析与优化分布式光伏储能系统的配置方法</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文围绕分布式光伏储能系统的优化配置方法展开研究<span class="ff2">，</span>重点探讨了完全复现截图文献模型<span class="ff3">、</span>双层模</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型求解<span class="ff3">、</span>遗传粒子群算法和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">cplex<span class="_ _1"> </span></span>求解器等关键技术<span class="ff3">。</span>通过在<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">IEEE 33<span class="_ _1"> </span></span>节点配电系统上的算例验证</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">本文提出的方法运行时间在<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">90<span class="_ _1"> </span></span>分钟左右</span>，<span class="ff1">并具备较强的改写性能<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">光伏储能系统作为一种新兴的可再生能源系统<span class="ff2">，</span>具有重要的应用价值和广阔的市场潜力<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>如何</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">实现该系统的优化配置一直是研究者们关注的焦点之一<span class="ff3">。</span>本文从分布式光伏储能系统的配置方法入手</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">通过完全复现截图文献模型<span class="ff3">、</span>双层模型求解<span class="ff3">、</span>遗传粒子群算法和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">cplex<span class="_ _1"> </span></span>求解器等步骤</span>，<span class="ff1">旨在提供一</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">种高效可靠的优化配置方案<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">完全复现截图文献模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">完全复现截图文献模型是本文的第一步<span class="ff2">，</span>该模型利用光伏储能系统的截图文献进行复现<span class="ff2">，</span>从而真实还</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">原系统的特征和性能<span class="ff3">。</span>通过准确复现模型<span class="ff2">，</span>可以为后续的系统优化配置提供准确的输入数据和参数<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">双层模型求解</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文采用双层模型求解的方法<span class="ff2">，</span>将光伏储能系统的优化配置问题划分为上层决策和下层决策两个层面</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">上层决策主要涉及储能系统配置容量的问题<span class="ff2">，</span>采用遗传粒子群算法进行求解</span>。<span class="ff1">该算法通过优化设计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">参数<span class="ff2">，</span>最大化系统的容量效益<span class="ff2">，</span>从而达到系统性能的最佳配置<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">下层决策最优运行策略</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">下层决策主要解决储能系统的最优运行策略问题<span class="ff2">，</span>本文采用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">cplex<span class="_ _1"> </span></span>求解器进行求解<span class="ff3">。</span>该求解器能够对</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">包含多种约束条件的问题进行高效求解<span class="ff2">，</span>通过优化目标函数和考虑运行约束条件<span class="ff2">，</span>实现系统运行策略</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的最优化<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">算例验证与结果分析</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文选取<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">IEEE 33<span class="_ _1"> </span></span>节点配电系统作为算例<span class="ff2">，</span>验证所提出的优化配置方法<span class="ff3">。</span>通过实际运行<span class="ff2">，</span>发现该方</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法的运行时间约为<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">90<span class="_ _1"> </span></span>分钟左右<span class="ff2">，</span>运行效率较高<span class="ff3">。</span>同时<span class="ff2">，</span>该方法在系统性能和配置容量方面都取得了</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">较好的优化效果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文基于分布式光伏储能系统的优化配置方法<span class="ff2">，</span>通过完全复现截图文献模型<span class="ff3">、</span>双层模型求解<span class="ff3">、</span>遗传粒</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">子群算法和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">cplex<span class="_ _1"> </span></span>求解器等技术<span class="ff2">，</span>提出了一种高效可靠的优化配置方案<span class="ff3">。</span>经过在<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">IEEE 33<span class="_ _1"> </span></span>节点配电</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">系统上的算例验证<span class="ff2">，</span>该方法具备较强的改写性能<span class="ff2">，</span>并在系统性能和配置容量方面取得了显著的优化效</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">果<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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