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基于MCTS与IPSO算法的农村地区分布式风电储能系统选址定容双层优化方法
A bi-level optimization approach for siting and sizing of distributed wind-storage power systems in rural areas based on MCTS and IPSO algorithms
Dongran Songa · Keli Chena · Runxin Chena · Xinyu Fana 等8人 · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.342
摘要 随着风力发电快速扩张导致土地资源日益紧张，农村地区因其丰富的风能资源和空间优势，已成为分布式风电部署的战略枢纽。本研究针对农村配电网（RDN）中风力发电机组系统（WTGS）的扩展需求，提出一种融合蒙特卡洛树搜索（MCTS）与多目标改进粒子群优化（IPSO）算法的双层优化框架。上层采用MCTS算法对WTGS和储能系统（ESSs）的选址与定容进行优化，以最小化年度配置成本；下层采用IPSO算法协调WTGS与ESS的运行，降低年度运行成本并提升电网可靠性。相较于传统算法，所提算法在大规模变量优化...
解读: 该双层优化框架对阳光电源ST系列储能变流器和PowerTitan系统在农村配电网应用具有重要价值。MCTS-IPSO算法可优化储能容量配置,降低28.24%综合成本;动态功率分配策略可提升多储能系统SOC均衡控制,延长电池寿命;99.739%电网可靠性验证了风储协调运行能力。建议将该算法集成到iSo...