基于粒子群算法的配电网储能优质优化研究
Particle Swarm Optimization Algorithm for High-Quality Energy Storage Optimization of Distribution Network
本研究基于粒子群算法和双层多目标优化配置数学方法，构建了一个基于粒子群优化算法的配电网储能优质优化研究模型。该模型在对主动配电网概率潮流进行计算的基础上，达到了提高广义电源运行效率的效果，从而为相关人员进行含广义电源的配电网管理提供了方法参考。
知识点：
1. 粒子群算法（Particle Swarm Optimization）
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟类、鱼类等生物的群体行为，通过个体之间的交互和信息共享来实现优化搜索。粒子群算法广泛应用于优化问题、机器学习、数据挖掘等领域。
2. 配电网储能优质优化（High-Quality Energy Storage Optimization of Distribution Network）
配电网储能优质优化是指通过优化配电网的能源存储系统，提高广义电源的运行效率和可靠性，满足配电网的能源需求。该优化问题是一个多目标优化问题，需要平衡多个目标函数，例如能源损失、成本、可靠性等。
3. 双层多目标优化配置（Double-Layer Multi-Objective Optimization Configuration）
双层多目标优化配置是一种数学方法，用于解决多目标优化问题。该方法将优化问题分解为两个层次：上层模型和下层模型，上层模型用于确定优化目标的权重，下层模型用于计算优化目标的值。
4. 概率潮流计算（Probability Power Flow Calculation）
概率潮流计算是指对配电网进行概率潮流计算，以确定配电网的能源需求和供给情况。该计算方法可以帮助配电网运营商更好地管理配电网，提高能源效率和可靠性。
5. 广义电源（Generalized Power Supply）
广义电源是指配电网中的各种能源供给方式，包括传统的电力供应、风能、太阳能、储能等。广义电源的优化配置是指根据配电网的需求和限制，选择合适的能源供给方式，以提高能源效率和可靠性。
6. 配电网管理（Distribution Network Management）
配电网管理是指对配电网的规划、建设、运营和维护。配电网管理的目标是确保配电网的可靠性、效率和经济性，满足用户的能源需求。
7. 智能算法（Intelligent Algorithm）
智能算法是指使用人工智能技术来解决复杂优化问题的算法。智能算法广泛应用于优化问题、机器学习、数据挖掘等领域。
