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申请/专利权人：华北电力大学

摘要：本发明公开一种基于改进政治优化算法的光储容量优化配置方法，将光伏电站输出功率历史数据处理得到典型光伏电站输出功率曲线，使用移动平均法确定期望平抑目标，将两者差值进行分解，确定混合储能中蓄电池和飞轮的充放电策略并建立带权重的平抑指标和混合储能经济成本的混合储能容量优化配置数学模型，考虑混合储能容量、充放电功率以及储能SOC在内的约束条件并使用熵权法确定目标函数中的权重，利用改进政治优化算法求解混合储能容量优化配置数学模型，确定光伏电站的混合储能容量最优配置方案。本发明为解决光伏电站的混合储能容量最优配置问题提供了一种方案和思路。

主权项：1.一种基于改进政治优化算法的光储容量优化配置方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1.1：获取光伏电站的输出功率历史数据；步骤1.2：预处理后得到典型光伏电站的输出功率曲线，在此基础上使用移动平均法得出期望平抑目标，进而得到期望平抑目标与典型光伏电站输出功率的差值，使用二阶滤波算法将差值分解为高频波动分量和低频波动分量；步骤1.3：确定混合储能中蓄电池和飞轮的充放电策略；步骤1.4：建立混合储能容量优化配置数学模型，以混合储能经济成本最小和平抑指标最优加权作为目标函数，考虑充放电功率、混合储能容量、SOC状态等约束条件，使用熵权法得到目标函数的最优权重值；步骤1.5：使用基于改进政治优化算法的光储容量优化配置方法求得最优混合储能容量配置结果，其中改进是指在政治优化算法中加入K-means聚类算法，步骤具体如下：步骤1.5.1、初始化参数，读取混合储能优化配置数学模型的相关参数；步骤1.5.2、政治优化算法中，种群由不同党派和不同选区的党员组成，种群中每名党员所处的位置代表蓄电池和飞轮的容量信息，进而根据相关参数等计算出每名党员的适应度值fitnessi；步骤1.5.3、更新党派中的党派领导人的位置Leader_pos；步骤1.5.4、更新每个选区的选区获胜者的位置aWinner_pos；步骤1.5.5、引入K-means聚类算法，根据种群中党员的分布得到N个聚类中心，选取距离选区获胜者的位置aWinner_pos最近的聚类中心为nbest；步骤1.5.6、更新种群中党员的位置： 其中表示上一代人群中第i个政党中第k个党员的位置，表示这一代人群中第i个政党中第k个党员的位置，r表示一个0-1的随机值，m*表示党派领导人或者选区获胜者的位置；步骤1.5.7、判断是否到达最大迭代次数或是寻得最优解，若寻得最优，输出党派领导人的位置Leader_pos；不满足上述条件，返回步骤1.5.3，直至寻得最优解；步骤1.5.8、得出混合储能容量最优配置结果。

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