電工電氣雜志社

基于改進NSGA-Ⅲ的微電網儲能多目標優化配置

來源：電工電氣發布時間：2024-04-07 13:07瀏覽次數：124

基于改進NSGA-Ⅲ的微電網儲能多目標優化配置

亞夏爾·吐爾洪¹，王小云¹，常清²，亢朋朋³，鄭云平¹，李明¹

(1 國網新疆電力有限公司電力科學研究院，新疆烏魯木齊 830013；

2 國網烏魯木齊供電公司，新疆烏魯木齊 830054；

3 國網新疆電力有限公司電力調度控制中心，新疆烏魯木齊 830063)

摘要：為提升微電網中儲能配置的可靠性與經濟性，提出一種基于改進NSGA-Ⅲ算法的微電網儲能系統容量多目標優化配置方法。構建了微電網儲能容量配置雙層優化模型，外層以儲能一次投資成本最小為優化目標，內層以微電網綜合運行成本最小、負荷缺電率最小和可再生能源利用率最大為優化目標；在傳統NSGA-Ⅲ算法中嵌入 Levy 理論和一個區域角度量化機制，使其更加適用于所提直流微電網儲能容量雙層優化配置模型的尋優迭代求解，并結合典型日數據，仿真驗證了所提模型及算法的有效性。

關鍵詞： 微電網；儲能系統；改進非支配排序遺傳算法；多目標優化；優化配置

中圖分類號：TM744 文獻標識碼：A 文章編號：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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