【摘 要】
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为提高用户侧储能系统的经济性及使用寿命,提出一种基于差分进化-粒子群BP神经网络的储能优化配置算法。以提高系统可靠性和降低系统投资成本为目标,以储能电池充放电功率限
【机 构】
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中国水利水电第四工程局有限公司,中国电建集团福建省电力勘测设计院有限公司
【基金项目】
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中国电力建设股份有限公司《百兆瓦时级大规模锂电池储能站关键技术研究及示范应用》项目(DJ-ZDXM-2018-43),福建省科学技术厅《百兆瓦时级大规模锂电池储能站关键技术研究及示范应用》引导性项目(2019H01010204)
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为提高用户侧储能系统的经济性及使用寿命,提出一种基于差分进化-粒子群BP神经网络的储能优化配置算法。以提高系统可靠性和降低系统投资成本为目标,以储能电池充放电功率限制以及系统最大装机容量等为约束条件,搭建了用户侧储能容量优化配置模型。提出的差分进化和粒子群的混合算法,保留粒子群算法早期收敛速度快的优点,加入差分进化算法以此保障种群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,并相应减少粒子群控制参数数量,提高算法的性能,加快算法收敛速度,优化BP神经网络初始权重和阈值。算例结果表明,相比单一的差分进化法和粒子群算法
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