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申请/专利权人：温州电力建设有限公司;华北电力大学(保定);国网浙江省电力有限公司温州供电公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司

摘要：本申请涉及有源配电网规划技术领域，公开了一种风光储多目标电源选址定容预测系统及方法，其系统包括：数据获取模块，用于获取电网数据；风光储选址定容模型模块，用于根据火力发电厂碳交易的碳配额和由火风光储联合供电的供电策略，结合预设的经济性目标函数和预设的稳定性目标函数，构建风光储多目标选址定容模型，并设定第一约束条件；训练模块，用于训练风光储多目标选址定容模型，并通过NSGA‑Ⅱ算法结合PSO算法，优化风光储多目标选址定容模型；预测模块，用于预测得到风光储电源选址定容策略。本申请具有在保证配电网平稳运行与经济性的同时，优化风光储电源选址与容量配置，改善选址定容效率与精度的效果。

主权项：1.一种风光储多目标电源选址定容预测系统，其特征在于，包括，数据获取模块，用于获取单台风电出力预测数据、光伏发电单机组出力预测数据、火力发电出力预测数据和负荷预测数据；风光储选址定容模型模块，用于根据火力发电厂碳交易的碳配额和由火风光储联合供电的供电策略，结合预设的经济性目标函数和预设的稳定性目标函数，构建风光储多目标选址定容模型，并设定所述风光储多目标选址定容模型的第一约束条件；训练模块，用于将包含单台风电出力历史数据、光伏发电单机组出力历史数据、火力发电出力历史数据和负荷历史数据的样本数据输入所述风光储多目标选址定容模型进行学习训练，输出包含风力电站、光伏电站、储能装置的装机数量和位置，以及储能装置的荷电状态，并通过NSGA-Ⅱ算法结合PSO算法，在NSGA-Ⅱ算法的基础上，在对单台风电出力数据、光伏发电机组出力数据、火力发电数据和目标电力负荷数据进行编码和初始化参数形成初始种群后，基于所述初始种群的进化过程，采用PSO算法更新父代子群的染色体，使用PSO算法改善NSGA-Ⅱ算法的交叉操作，优化所述风光储多目标选址定容模型，得到目标模型；预测模块，用于将所述单台风电出力预测数据、所述光伏发电单机组出力预测数据、所述火力发电出力预测数据和所述负荷预测数据输入所述目标模型，得到风光储电源选址定容策略。

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