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储能系统技术
★ 5.0
基于进化算法与经验规则融合的源-网-储协同规划高效求解
Efficient Solution for Source-Grid-Storage Coordinated Planning Based on Fusion of Evolutionary Algorithm and Empirical Rules
| 作者 | 张觊凡张恒旭施啸寒 |
| 期刊 | 电力系统自动化 |
| 出版日期 | 2025年1月 |
| 卷/期 | 第 49 卷 第 16 期 |
| 技术分类 | 储能系统技术 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 新型电力系统 源-网-储 协同规划 进化算法 经验规则 非支配排序遗传算法 张觊凡 张恒旭 施啸寒 电力系统自动化 Automation of Electric Power Systems |
版本:
源-网-储协同规划因高维非线性特征导致求解耗时，制约实际应用。为此，提出一种融合进化算法与经验规则的高效求解方法，结合进化算法的全局寻优能力与经验规则的收敛加速优势。构建内嵌时序生产模拟的协同规划模型，提炼专家经验并利用模糊推理规则化，将其融入带精英保留的非支配排序遗传算法，优化初始搜索空间与进化方向。以某省级90节点系统为例，进行风光储选址定容规划，验证了该方法在求解效率与优化性能上的显著提升。
源-网-储协同规划需同时兼顾多个主体,且因其高维度与强非线性特征,求解耗时长,限制了实际应用.为此,提出了一种融合进化算法与经验规则的高效求解方法,以综合利用进化算法的强寻优能力与经验规则的收敛加速特性,显著提升求解效率.首先,针对新型电力系统运行方式的多变特性,构建了内嵌时序生产模拟的源-网-储协同规划模型;然后,归纳提炼专家经验,通过模糊推理工具将其规则化;最后,将经验规则融入带精英保留的非支配排序遗传算法,用于优化初始搜索空间和进化方向,从而形成高效求解算法.以中国某省级电网90节点系统的风光电源及储能选址定容为算例,验证了所提方法在求解效率与优化效果上的显著优势.
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SunView 深度解读
该源-网-储协同规划方法对阳光电源PowerTitan储能系统和SG系列光伏逆变器的项目前期规划具有重要应用价值。融合进化算法与经验规则的高效求解方案，可直接应用于iSolarCloud云平台的智能规划模块，为大型新能源电站提供风光储选址定容优化服务。该方法通过时序生产模拟与模糊推理规则，能够快速生成多目标优化方案，显著缩短项目可研周期。特别适用于ST系列储能变流器与光伏逆变器的容量配比优化，提升系统经济性与电网友好性。该技术可增强阳光电源在源网荷储一体化解决方案中的竞争力，为客户提供更精准的系统配置建议。