【摘 要】
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根据蓄电池数学模型和充放电特点，综合考虑蓄电池投资成本和风电场弃风率，建立了由蓄电池投资成本和风电场弃风率组成综合成本为目标函数的风电场储能容量优化配置模型，并给出了模型的约束条件。采用惯性权系数调整、越界粒子变异操作和粒子初始化规则调整等策略对粒子群-差分融合算法（Particle Swarm Optimization-Differential Evolution,PSO-DE）算法进行改进，得
【机 构】
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国网湖北省电力有限公司荆门供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51907104）； 国家电网公司科技项目“面向能源转型的县域能源互联网规划设计关键技术研究”（5211HZ21004H）；
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根据蓄电池数学模型和充放电特点，综合考虑蓄电池投资成本和风电场弃风率，建立了由蓄电池投资成本和风电场弃风率组成综合成本为目标函数的风电场储能容量优化配置模型，并给出了模型的约束条件。采用惯性权系数调整、越界粒子变异操作和粒子初始化规则调整等策略对粒子群-差分融合算法（Particle Swarm Optimization-Differential Evolution,PSO-DE）算法进行改进，得到改进PSO-DE融合算法，对风电场储能容量优化配置模型进行求解。结果表明，改进PSO-DE融合算法只需要48次迭代就找到了综合成本最小值为624.18万元，对应的最优储能容量为11.25 MWh，风电场弃风率为0.15%，验证了所提出的风电场最优储能容量计算方法的实用性。
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