基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法北大核心CSCD

分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)对电力系统调峰至关重要,其选址和容量配置一直是业内研究热点,然而DESS规划配置方面依然存在经济技术分析不够全面和计算复杂度较高的问题。基于此,本文提出了一种基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法。首先建立了全面的DESS经济模型和运行约束模型,相对传统仅考虑投资成本和运行成本的缺陷,增加了储能运行调度带来的经济效益;然后通过功率损耗灵敏度(power loss sensitivity,PLS)进行选址,可降低寻址问题的维度并提高优化效率;接着利用贪婪算法将DESS划分为诸多单元分别优化,并将每个单元的决策过程简化为简单模型,可显著提高求解效率;为验证所提方法的有效性,本文以浙江嘉兴市某小区负荷数据为例,在MATLAB R2015b中进行仿真分析。结果表明:①相比遗传算法,本文算法仅能得到局部最优解,获得的经济效益略低,但差距不大,可显著提高计算效率;②相比于整体优化,其优化结果相同,但不涉及网损等成本计算,计算效率进一步提高。