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基于改进NSGA-Ⅲ的微电网储能多目标优化配置

来源：电工电气发布时间：2024-04-07 13:07 浏览次数：32

基于改进NSGA-Ⅲ的微电网储能多目标优化配置

亚夏尔·吐尔洪¹，王小云¹，常清²，亢朋朋³，郑云平¹，李明¹

(1 国网新疆电力有限公司电力科学研究院，新疆乌鲁木齐 830013；

2 国网乌鲁木齐供电公司，新疆乌鲁木齐 830054；

3 国网新疆电力有限公司电力调度控制中心，新疆乌鲁木齐 830063)

摘要：为提升微电网中储能配置的可靠性与经济性，提出一种基于改进NSGA-Ⅲ算法的微电网储能系统容量多目标优化配置方法。构建了微电网储能容量配置双层优化模型，外层以储能一次投资成本最小为优化目标，内层以微电网综合运行成本最小、负荷缺电率最小和可再生能源利用率最大为优化目标；在传统NSGA-Ⅲ算法中嵌入 Levy 理论和一个区域角度量化机制，使其更加适用于所提直流微电网储能容量双层优化配置模型的寻优迭代求解，并结合典型日数据，仿真验证了所提模型及算法的有效性。

关键词： 微电网；储能系统；改进非支配排序遗传算法；多目标优化；优化配置

中图分类号：TM744 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2024)03-0021-08

Multi-Objective Optimal Allocation of Energy Storage System in

Microgrids Based on Improved NSGA-Ⅲ

YAXAR•Turgun¹, WANG Xiao-yun¹, CHANG Qing², KANG Peng-peng³, ZHENG Yun-ping¹, LI Ming¹

（1 Electric Power Research Institute of State Grid Xinjiang Electric Power Co., Ltd, Urumqi 830013, China;

2 State Grid Wulumuqi Electric Power Supply Company, Urumqi 830054, China;

3 Scheduling Control Center of State Grid Xinjiang Electric Power Co., Ltd, Urumqi 830063, China）

Abstract: In order to improve the reliability and economy of energy storage configuration in microgrids, a multi-objective optimal allocation method for the capacity of microgrid energy storage system based on the improved NSGA-III algorithm is proposed. Firstly, a two-layer optimization model of microgrid energy storage capacity configuration is constructed, with the outer layer taking the minimum primary investment cost of energy storage as the optimization objective, and the inner layer taking the minimum comprehensive operation cost, the minimum load shortage rate and and the maximum renewable energy utilization rate of the microgrid as the optimization goals. Secondly, the traditional NSGA-III algorithm embeds Levy theory and a regional angle quantization mechanism to make it more suitable for the optimization and iterative solution of the proposed two-layer optimal allocation model of DC microgrid energy storage capacity. Finally, the effectiveness of the proposed model and algorithm is verified by simulation with typical daily data.

Key words: microgrid; energy storage system; improved nondominated sorting genetic algorithm; multi-objective optimization; optimization allocation

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