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为了调高风光互补发电储能系统的经济性，减少其运行费用，研究风光互补发电储能系统的容量优化配置模型，探讨粒子群算法的改进及混合储能容量优化方法。首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍，利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置，以其全生命周期费用最小为目标，以系统的缺电率等运行指标为约束条件，建立了一种混合储能系统容量优化配置模型，其次，通过优化不对称加速因子进而改进了粒子群算法，最后利用算例在 Matlab 中进行了仿真与求解，结果表明，该方法不仅优化了蓄电池的工作状态，降低了储能系统的全生命周期费用，而且加快了收敛速度。

模型的建立风光互补发电系统中，将蓄电池-超级电容器混合作为储能装置，系统构成如图 1 所示，它由风力发电机组、光伏阵列、蓄电池、超级电容器、变流器、负载等组成。

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%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
​
maxgen=400;    %进化次数  
sizepop=100;    %种群规模
Vmax=10;      %速度最大值
Vmin=-10;     %速度最小值
popmax=[49060 9847457]; %粒子最大值
popmin=[1400 295198];   %粒子最小值 
​
​%% 产生初始粒子和速度for i=1:sizepop%随机产生一个种群pop(i,1)=(49060-1400)*rand+1400;    %初始种群pop(i,2)=(9847457-295198)*rand+295198;V(i,:)=0.5*rands(1,2);  %初始化速度%计算适应度fitness(i)=funm(pop(i,:));   %染色体的适应度end
​%% 个体极值和群体极值[bestfitness bestindex]=min(fitness); %找最小适应度zbest=pop(bestindex,:);   %全局最佳gbest=pop;    %个体最佳 fitnessgbest=fitness;   %个体最佳适应度值fitnesszbest=bestfitness;   %全局最佳适应度值
​%% 迭代寻优for i=1:maxgenfor j=1:sizepop%计算权重weight=1;weight=0.9+(0.9-0.4)*exp(-20*(i^6)/(maxgen^6));%计算学习因子%速度更新V(j,:) = weight*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;V(j,find(V(j,:):)=pop(j,:)+V(j,:);for k=1:2if pop(j,k)>popmax(k)pop(j,k)=popmax(k);endendfor k=1:2if pop(j,k)endend%适应度值fitness(j)=funm(pop(j,:)); endfor j=1:sizepop
​%个体最优更新if fitness(j) < fitnessgbest(j)gbest(j,:) = pop(j,:);fitnessgbest(j) = fitness(j);end
​%群体最优更新if fitness(j) < fitnesszbestzbest = pop(j,:);fitnesszbest = fitness(j);endend yy(i)=fitnesszbest;    %保存下每一代的最优值
​end
%% 结果分析
plot(yy,'k')
title('最优个体适应度','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
zbest
fitnesszbest

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