基于学习因子异步变化CPSO混合储能容量优化配置

马丙泰; 刘海涛; 张匡翼; 陆恒

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基于学习因子异步变化CPSO混合储能容量优化配置

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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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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第7期|125-130|共6页
作者
马丙泰; 刘海涛; 张匡翼; 陆恒;
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作者单位

1. 南京工程学院电力工程学院 2. 江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类蓄能技术;独立电源技术（直接发电）;
关键词
容量优化配置; CPSO; 学习因子异步变化;

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