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题名基于学习因子异步变化CPSO混合储能容量优化配置
被引量：1
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作者
马丙泰
刘海涛
张匡翼
陆恒
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机构
南京工程学院电力工程学院
江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心
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出处
《自动化与仪器仪表》
2022年第7期125-130,共6页
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基金
国家自然科学基金(51777197)。
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文摘
为提升新能源发电储能系统的经济性,对风光互补发电混合储能系统(HESS)的容量配置模型进行研究,分析混沌粒子群算法(CPSO)及混合储能容量优化方法。首先,确立以HESS全生命周期费用为目标函数,负荷缺电率等为约束条件,构建HESS容量优化配置模型;其次,将混沌映射理论引入粒子群算法并应用于混合储能容量优化配置,相比于传统粒子群算法(PSO),CPSO体现了全局寻优的优越性;同时,在CPSO中提出学习因子随惯性权重异步变化的方法,使寻优过程中获得的最优解浮动范围减小;最后,利用算例进行仿真分析,结果表明,该方法不仅降低了混合储能系统的全生命周期费用,稳定了收敛速度;而且缩减了最优值寻优浮动范围,增强寻优稳定性。
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关键词
容量优化配置
CPSO
学习因子异步变化
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Keywords
optimal allocation of capacity
CPSO
asynchronous change of learning factors
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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