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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于改進(jìn)NSGA-Ⅲ的微電網(wǎng)儲(chǔ)能多目標(biāo)優(yōu)化配置

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基于改進(jìn)NSGA-Ⅲ的微電網(wǎng)儲(chǔ)能多目標(biāo)優(yōu)化配置

亞夏爾·吐爾洪1，王小云1，常清2，亢朋朋3，鄭云平1，李明1
(1 國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院，新疆 烏魯木齊 830013；
2 國(guó)網(wǎng)烏魯木齊供電公司，新疆 烏魯木齊 830054；
3 國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司電力調(diào)度控制中心，新疆 烏魯木齊 830063)
 
    摘 要：為提升微電網(wǎng)中儲(chǔ)能配置的可靠性與經(jīng)濟(jì)性，提出一種基于改進(jìn)NSGA-Ⅲ算法的微電網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)容量多目標(biāo)優(yōu)化配置方法。構(gòu)建了微電網(wǎng)儲(chǔ)能容量配置雙層優(yōu)化模型，外層以儲(chǔ)能一次投資成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，內(nèi)層以微電網(wǎng)綜合運(yùn)行成本最小、負(fù)荷缺電率最小和可再生能源利用率最大為優(yōu)化目標(biāo)；在傳統(tǒng)NSGA-Ⅲ算法中嵌入 Levy 理論和一個(gè)區(qū)域角度量化機(jī)制，使其更加適用于所提直流微電網(wǎng)儲(chǔ)能容量雙層優(yōu)化配置模型的尋優(yōu)迭代求解，并結(jié)合典型日數(shù)據(jù)，仿真驗(yàn)證了所提模型及算法的有效性。
    關(guān)鍵詞： 微電網(wǎng)；儲(chǔ)能系統(tǒng)；改進(jìn)非支配排序遺傳算法；多目標(biāo)優(yōu)化；優(yōu)化配置
    中圖分類號(hào)：TM744     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2024)03-0021-08
 
Multi-Objective Optimal Allocation of Energy Storage System in
Microgrids Based on Improved NSGA-Ⅲ
 
YAXAR•Turgun1, WANG Xiao-yun1, CHANG Qing2, KANG Peng-peng3, ZHENG Yun-ping1, LI Ming1
（1 Electric Power Research Institute of State Grid Xinjiang Electric Power Co., Ltd, Urumqi 830013, China;
2 State Grid Wulumuqi Electric Power Supply Company, Urumqi 830054, China;
3 Scheduling Control Center of State Grid Xinjiang Electric Power Co., Ltd, Urumqi 830063, China）
 
    Abstract: In order to improve the reliability and economy of energy storage configuration in microgrids, a multi-objective optimal allocation method for the capacity of microgrid energy storage system based on the improved NSGA-III algorithm is proposed. Firstly, a two-layer optimization model of microgrid energy storage capacity configuration is constructed, with the outer layer taking the minimum primary investment cost of energy storage as the optimization objective, and the inner layer taking the minimum comprehensive operation cost, the minimum load shortage rate and and the maximum renewable energy utilization rate of the microgrid as the optimization goals. Secondly, the traditional NSGA-III algorithm embeds Levy theory and a regional angle quantization mechanism to make it more suitable for the optimization and iterative solution of the proposed two-layer optimal allocation model of DC microgrid energy storage capacity. Finally, the effectiveness of the proposed model and algorithm is verified by simulation with typical daily data.
    Key words: microgrid; energy storage system; improved nondominated sorting genetic algorithm; multi-objective optimization; optimization allocation
 
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