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

张觊凡张恒旭施啸寒 · 电力系统自动化 · 2025年1月 · Vol.49

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。

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...