【好文推荐】基于改进猫群算法的氢储能容量优化配置

引文信息

胡臻达, 姜文瑾, 张林垚, 等. 基于改进猫群算法的氢储能容量优化配置[J]. 中国电力, 2023, 56(10): 33-42.

HU Zhenda, JIANG Wenjin, ZHANG Linyao, et al. Optimal allocation of hydrogen storage capacity based on improved cat swarm optimization[J]. Electric Power, 2023, 56(10): 33-42.

摘要

以氢储能系统为基础，构建了风力发电和氢储能系统为主的混合微电网系统。本文对氢储能系统中的电解槽、燃料电池和储氢罐的容量进行了优化配置。综合考虑微电网的经济成本、供电可靠性和弃风率3个指标，构建了氢储能系统的容量优化配置模型；分别采用典型日和场景集的风电出力和负荷，建立氢储能系统的容量优化模型，以反映风电出力和负荷的随机性对优化结果的影响；采用动态权重的改进猫群算法对所提氢储能系统的容量优化配置模型进行求解。通过算例验证了改进猫群算法的可行性，同时也证明了所提氢储能系统容量优化配置模型的合理性。

结论

本文以氢储能系统为基础，构建了以风力发电和氢储能系统为主的混合微电网系统。为了提高混合微电网系统的独立供电能力，降低运行成本，对氢储能系统中电解槽、燃料电池和储氢罐的容量进行了优化配置。主要结论如下。

1）综合考虑了混合微电网系统的经济性、弃风率和缺电率等指标，提出了氢储能系统的容量优化配置模型。在算例中，通过选取不同的权重系数，在分别侧重经济性、弃风率和缺电率的目标函数中，确定了氢储能系统的最优容量配置方案。

2）提出了动态权重的改进猫群算法，对氢储能系统的容量优化模型进行求解，从求解结果可以看出，相比于猫群算法和粒子群算法，采用动态权重的改进猫群算法具有一定的优越性。

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编辑：于静茹

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