基于改进粒子群算法的飞轮储能阵列功率分配方法及系统.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117498402A
(43)申请公布日2024.02.02
(21)申请号202311223498.3
(22)申请日2023.09.20
(71)申请人南京工业大学
地址211800
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一、研究背景
随着移动通信技术的不断发展，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术已经被广泛应用于无线通信领域，以提高系统容量和可靠性。然而，在一些场景下，由于信号传输距离过远或信号受干扰较大，原始信号会衰减或失真，导致通信质量下降。为了克服这些问题，中继通信技术被引入到MIMO-OFDM系统中。
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摘要：
随着电力系统的不断发展，环境保护和经济发展已成为电力系统规划和运行中的重要问题之一。应用改进的粒子群算法（IPSO）对电力系统环境经济负荷进行分配建立了一个新的方法。该方法将环保和经济利益的权衡考虑进去，建立了一个多目标的优化模型，通过IPSO算法进行求解。本文提出的方法可以使得电力系统在尽可能减少环境污染的同时，保证电力系统的经济效益，从而为电力系统环境经济负荷分配提供了一种新的思路。
关键词：电力系统；环境经济；负荷分配；粒子群算法；多目标优化
1. 前言
随着人民生活水平和工业的不断发展，电力需求量也不断增加。然而
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一、引言
随着新能源技术的发展，混合储能系统在电力系统中扮演着越来越重要的角色。混合储能系统由不同类型的储能设备组成，如电池储能、超级电容器等，它们共同工作以实现电力系统的稳定运行和优化。然而，混合储能系统的配置问题是一个复杂的优化问题，需要考虑多种因素，如成本、效率、寿命等。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多策略改进的多目标粒子群算法（MOPSO）来优化混合储能系统的配置。
二、混合储能系统概述
混合储能系统是一种集成了多种储能设备的系统，如电池储能、超级电容器等。这些设备具有不同的特性，如能量密度、功率密度、寿命等。因此，合理的配置这些
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基于改进粒子群算法的配电网中分布式储能多目标优化
一、引言
随着能源需求的不断增长和可再生能源的广泛利用，配电网的稳定性和高效性变得越来越重要。分布式储能系统作为一种新型的能源储存方式，能够有效地平衡配电网的负荷，提高电力系统的运行效率。然而，由于分布式储能系统的复杂性和多目标性，如何实现其优化配置成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于改进粒子群算法的配电网中分布式储能多目标优化方法，旨在通过优化算法提高配电网的运行效率和稳定性。
二、背景与问题描述
配电网中的分布式储能系统包括多个储能单元，如电池储能、超级电容等。这些储能单元的配置和运行策略对配电网的稳定性和效率具有重要影响。传统的优