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以系統節點電壓水平（電網脆弱性）、網絡損耗以及儲能系統總容量為目標建立了儲能選址定容優化模型。求解過程中提出了一種改進多目標 粒子群算法(improved multi—objective particleswarmoptimizer，IMOPSO)。該算法根據粒子與種群最優粒子的距離來指導慣性權重的取值，使得各 粒子的慣性權重可以自適應調整，并在二者距離較小時引入交叉變異操作，避免陷入局部最優解，同時采用動態密集距離排序來更新非劣解集 并指導種群全局最優解的選取，在保持解集規模的同時使解的分布更均勻。為避免決策者偏好對最終結果的影響，采用基于信息熵的序數偏好 法從最優Pareto解集中選取儲能的最優接入方案。以IEEE33節點配電系統為例進行仿真驗證，結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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