基于改进多目标粒子群算法的配电网分布式储能优化调度OA

高渗透率分布式光伏接入易致配电网潮流反送与节点电压越限,分布式储能可有效解决上述问题,并在低压时段抬升电压,但其投资与运行成本较高。为此,以最小化储能运行成本和网络线损成本、最大化峰谷套利收益为目标构建多目标优化框架。提出改进MOPSO(多目标粒子群优化)算法,在粒子比较与外部档案更新中采用Deb可行性规则优先保留可行解,并按约束违背程度对不可行解排序,在目标函数评价环节引入动态罚因子,根据种群可行解比例自适应调整惩罚强度。利用灰色关联投影对Pareto解集综合评价,选取单一可实施方案。基于IEEE 33节点配电网的算例表明,改进MOPSO算法可将可行解比例由70%提高至90%,电压偏移量从0.078降至0.043,储能成本下降15.42%,峰谷套利收益提高约58.95%。