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🔥内容介绍
一、研究背景与意义
1.1 行业发展背景
在全球能源转型与“双碳”目标驱动下，分布式能源作为清洁能源利用的核心载体，已成为配电网升级转型的重要方向。其中，分布式光伏凭借资源可再生、安装灵活等优势，装机规模持续快速增长，截至2023年，中国分布式光伏累计装机量已达10743万千瓦，占分布式电源总装机容量的比重显著提升。然而，光伏出力受光照强度、昼夜交替等自然因素影响，具有极强的间歇性与随机性，大规模接入配电网后，易导致电压波动、潮流分布紊乱、弃光率上升等问题，严重制约了光伏消纳与配电网安全稳定运行。
储能系统（ESS）作为平抑新能源出力波动、优化配电网运行的关键调节手段，可通过充放电协同实现光伏出力的“削峰填谷”，提升配电网对分布式能源的接纳能力。但光伏与储能的配置需兼顾经济性与电网安全性，若选址不合理、容量配置失衡，不仅会增加投资成本，还可能加剧配电网运行风险。因此，构建科学的光伏-储能协同优化配置体系，成为破解当前分布式能源接入困境的核心课题。
1.2 研究意义
本研究聚焦光伏、储能双层优化配置接入配电网问题，具有重要的理论价值与工程意义。理论层面，突破传统单一维度优化局限，建立“配置优化-运行验证”的双层闭环模型，丰富分布式能源选址定容的理论体系，为多能源协同优化提供新的研究视角。工程层面，通过精准优化光伏与储能的接入位置及容量参数，可有效降低配电网网络损耗、改善电压质量、提升光伏消纳率，同时平衡投资运维成本与环境效益，为配电网智能化升级、分布式能源规模化应用提供技术支撑。
二、国内外研究现状
2.1 国外研究进展
国外在分布式能源选址定容领域起步较早，形成了多元的研究路径。美国电力科学研究院（EPRI）于20世纪90年代便开展相关研究，聚焦通过优化配置降低配电网损耗、提升供电可靠性，提出基于混合整数线性规划（MILP）的方法，可精准求解单目标优化问题，但在大规模配电网中存在计算复杂度高、易陷入局部最优的缺陷。欧盟国家则注重能源可持续性，将环境因素纳入优化体系，德国学者提出多目标优化模型，综合考虑投资成本、碳排放与电压稳定性，采用遗传算法求解得到帕累托最优解，为决策者提供多元选择，但其收敛速度慢、早熟收敛等问题仍需改进。
2.2 国内研究进展
国内研究虽起步较晚，但依托政策支持与市场需求实现快速发展，学者们在借鉴国外成果基础上，结合我国配电网辐射状拓扑、负荷密度不均等特点，提出诸多创新方法。粒子群优化算法（PSO）因收敛速度快、易于实现，被广泛应用于光伏-储能选址定容，通过以网络损耗最小、电压偏差最小为目标函数，取得较好优化效果，但在复杂场景下易出现局部收敛问题。近年来，量子粒子群优化算法（QPSO）、改进NSGA-III算法等智能优化方法逐渐兴起，通过引入量子行为、自适应权重等机制，提升算法全局搜索能力，为双层优化模型求解提供了新路径。同时，国内研究逐步聚焦多能源协同，如电氢混合储能配置优化，形成“快速响应+长时调节”的协同模式，进一步拓展了优化边界。
总体而言，现有研究已取得一定成果，但仍存在不足：多数模型对光伏-储能协同机制考虑不充分，双层优化的上下层耦合逻辑不够紧密，且对复杂约束条件的适配能力有待提升，亟需构建更完善的优化体系。
三、光伏-储能双层优化配置模型构建
本文构建“上层配置优化-下层运行验证”的双层模型，通过上下层迭代反馈，实现光伏、储能选址定容与配电网运行的协同最优，模型框架如图1所示（此处可插入模型框架图）。
3.1 上层优化模型：配置方案优化层
3.1.1 优化目标
上层模型以全生命周期综合成本最小化为核心目标，兼顾环境效益，目标函数涵盖投资成本、运维成本、电网购电成本、弃光惩罚成本，同时计入碳排放减排收益，表达式如下：
min F = C + C + C + C - R
其中，C为光伏与储能的初始投资成本，包括设备购置、安装及辅助系统成本，按项目生命周期（通常取20-25年）均摊；C为年度运维成本，考虑设备损耗、检修维护等费用，按投资成本的一定比例计算；C为配电网购电成本，受分时电价与负荷需求影响；C为弃光惩罚成本，按弃光电量与惩罚系数核算；R为碳排放减排收益，基于光伏替代化石能源的减排量计算。
3.1.2 决策变量与约束条件
决策变量包括光伏接入节点、装机容量，储能接入节点、额定容量及额定功率。约束条件主要涵盖三方面：一是资源约束，光伏装机容量需匹配区域太阳能辐照度特征，避免资源浪费；二是容量约束，光伏总容量不超过上级变压器容量的25%-30%，储能荷电状态（SOC）维持在20%-80%，防止过充过放；三是选址约束，优先选择负荷集中、电压偏低节点，避开电网薄弱区域，降低改造难度。
3.2 下层优化模型：运行可行性验证层
3.2.1 优化目标
下层模型以配电网运行指标最优为目标，验证上层配置方案的可行性，同时优化储能充放电策略，目标函数包括：弃光率最小、节点电压波动率最小、电网购电波动最小、总负荷波动最小，形成多目标协同优化。其中，电压波动率需控制在±5%以内，弃光率控制在合理范围，确保配电网安全经济运行。
3.2.2 约束条件与运行机制
约束条件包括潮流约束、功率平衡约束、储能运行约束及电能质量约束。潮流约束采用MATPOWER进行潮流计算，确保潮流分布合理；功率平衡约束要求光伏出力、储能充放电功率、电网购电功率与负荷需求实时平衡；储能运行约束明确充放电功率上限，且充放电状态互斥，电化学储能充电效率与放电效率均取90%左右。
运行机制上，采用K-均值多场景分析法处理光伏、负荷时序数据，生成典型日场景及概率，模拟不同光照、负荷条件下的运行状态。风光大发时段，储能优先充电平抑过剩出力；负荷高峰时段，储能放电补充供电，结合分时电价机制实现“谷充峰放”，提升经济效益。
四、优化算法选择与求解流程
4.1 算法选择
结合双层模型特点，选用改进量子粒子群算法（QPSO）求解上层配置问题，该算法引入量子力学概念，粒子具有量子行为，可突破传统粒子群算法的速度-位置更新机制，提升全局搜索能力与收敛速度。通过引入自适应惯性权重与变异操作，优化算法参数设置，解决传统算法局部收敛、参数依赖强的问题。下层多目标优化采用非支配排序遗传算法（NSGA-III），提升帕累托解集分布均匀性，为上层提供可靠的运行反馈。
4.2 求解流程
1. 数据预处理：输入配电网参数（节点负荷、支路阻抗、变压器容量等），采集光伏辐照度、负荷时序数据，采用K-均值法生成典型日场景及概率；
2. 上层初始化：初始化QPSO算法参数，随机生成粒子位置与速度，对应光伏、储能的接入节点及容量配置方案；
3. 下层验证与优化：将上层配置方案代入下层模型，基于NSGA-III算法优化储能充放电策略，计算弃光率、电压波动率等运行指标，若不满足约束则对上层成本函数施加惩罚；
4. 上层迭代优化：根据下层反馈结果，更新粒子位置与速度，计算个体最优与全局最优解，判断是否达到迭代终止条件（迭代次数上限或精度要求）；
5. 输出最优方案：迭代终止后，输出光伏、储能最优选址定容方案及对应的配电网运行指标。
五、研究结论与展望
5.1 研究结论
本文构建光伏-储能双层优化配置模型，结合改进QPSO与NSGA-III算法求解，以IEEE33节点系统为算例验证了模型有效性，主要结论如下：一是双层优化框架通过“配置-验证-反馈”机制，可精准匹配光伏与储能的选址定容参数，兼顾全生命周期成本与配电网运行指标；二是分布式储能配置模式与光伏接入节点协同，能有效降低充放电损耗，提升电压质量与光伏消纳率；三是改进智能算法的应用的解决了传统算法局部收敛、收敛速度慢的问题，提升了优化精度与效率。
5.2 研究展望
未来可从三方面深化研究：一是拓展优化维度，结合需求响应、电氢混合储能等元素，构建多能源协同优化模型，提升配电网灵活性；二是完善约束体系，考虑极端天气、设备老化等不确定性因素，增强模型鲁棒性；三是推动工程应用，结合实际配电网拓扑与区域资源特征，优化算法参数设置，开发适配工程场景的优化工具，助力分布式能源规模化接入与配电网智能化升级。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 韩鑫.分布式能源系统构造及建模研究[D].太原理工大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2797505.
[2] 韩笑.考虑多源协同的主动配电网优化调度研究[J].华北电力大学(北京)[2026-01-17].
[3] 周鹏伟,程志江,孙奥,等.微电网供电系统混合储能优化控制研究[J].计算机仿真, 2016(12):5.DOI:10.3969/j.issn.1006-9348.2016.12.029.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
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