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以系統(tǒng)節(jié)點電壓水平（電網(wǎng)脆弱性）、網(wǎng)絡(luò)損耗以及儲能系統(tǒng)總?cè)萘繛槟繕?biāo)建立了儲能選址定容優(yōu)化模型。求解過程中提出了一種改進(jìn)多目標(biāo) 粒子群算法(improved multi—objective particleswarmoptimizer，IMOPSO)。該算法根據(jù)粒子與種群最優(yōu)粒子的距離來指導(dǎo)慣性權(quán)重的取值，使得各 粒子的慣性權(quán)重可以自適應(yīng)調(diào)整，并在二者距離較小時引入交叉變異操作，避免陷入局部最優(yōu)解，同時采用動態(tài)密集距離排序來更新非劣解集 并指導(dǎo)種群全局最優(yōu)解的選取，在保持解集規(guī)模的同時使解的分布更均勻。為避免決策者偏好對最終結(jié)果的影響，采用基于信息熵的序數(shù)偏好 法從最優(yōu)Pareto解集中選取儲能的最優(yōu)接入方案。以IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)為例進(jìn)行仿真驗證，結(jié)果表明該方法在儲能選址定容問題求解中具有很 好的收斂性以及全局搜索能力。
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