IPMOCSA: 光伏微网混合储能容量优化配置的精确算法

本文主要探讨的是基于IPMOCSA（改进多目标乌鸦搜索算法）的光伏微网混合储能容量优化配置问题。微电网作为一种分布式能源系统，通过接入风电和光伏等可再生能源，能够提高电力供应的灵活性和稳定性，但这些可再生能源的间歇性特性对微电网的运行提出了挑战。储能技术的引入对于平衡可再生能源的波动、提升电能质量和供电可靠性具有重要作用，然而，储能设备的选型和容量配置需要在经济效益和环保性能之间找到最佳平衡。 目前的研究趋势是寻求以经济性和供电效率为目标的混合储能容量优化。传统的遗传算法和粒子群算法虽然在解决此类问题上有所应用，但它们存在参数设置复杂、求解过程繁琐以及可能陷入局部最优的局限。相比之下，乌鸦搜索算法（Crowd Search Algorithm, CSA）作为一种非贪婪算法，以其高精度和快速收敛性受到关注。然而，CSA在位置更新过程中可能存在盲目性，为此，本文提出了一种改进的多目标乌鸦搜索算法（Improved Multi-Objective Crow Search Algorithm, IPMOCSA），旨在克服这些问题，提供更精确的储能容量配置优化结果。 在研究方法上，文章结合了能量型电池和功率型电池的优势，以实现储能效果与经济效益的双重优化。同时，考虑了分时电价政策，构建了微电网的运行成本模型，以便精确评估系统的运行成本。通过对不同时间段的电力需求和价格变化进行动态分析，IPMOCSA能够根据实际条件调整储能系统的容量，以期在满足电力需求的同时，最小化运行成本，最大化资源利用率，从而提升光伏微网的整体经济效益和社会效益。本文的研究不仅有助于提高微电网的运营效率，也为其他类似系统的优化配置提供了有价值的参考和创新思路。