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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司南京供电分公司申请的专利基于HTL-MOPSO算法的有源配电网储能多目标优化配置方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116706950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310605283.1，技术领域涉及：H02J3/28；该发明授权基于HTL-MOPSO算法的有源配电网储能多目标优化配置方法和系统是由王立峰;张景晨;梁访;朱天昊;毛宇晗;许自强;徐荆州设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HTL-MOPSO算法的有源配电网储能多目标优化配置方法和系统在说明书摘要公布了：本发明基于HTL‑MOPSO算法的有源配电网储能多目标优化配置方法和系统，所述方法包括：建立分布式储能模型，储能装置剩余容量与完全充电后的容量之比用荷电状态表示；以经济性指标函数、有功网损函数、电压偏差函数、频率偏差函数为目标函数，建立有源配电网储能多目标优化配置模型；基于HTL‑MOPSO多目标优化算法求解有源配电网储能多目标优化配置模型，获得分布式储能设备最优选址定容方案。本发明收敛速度快，实现有源配电网储能的最优配置。

本发明授权基于HTL-MOPSO算法的有源配电网储能多目标优化配置方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于HTL-MOPSO算法的有源配电网储能多目标优化配置方法，其特征在于：包括步骤S100：建立分布式储能模型，储能装置剩余容量与完全充电后的容量之比用荷电状态表示；步骤S200：以经济性指标函数、有功网损函数、电压偏差函数、频率偏差函数为目标函数，建立有源配电网储能多目标优化配置模型；经济指标函数f1为：f1＝finp+fsta4 式4、式5、式6中，finp为储能装置的投资费用，fsta为系统总运行费用；CE为和容量相关的价格，CP为和功率相关的价格；nESS为储能装置安装个数；nDG分布式发电机组数量；Cit和PDGt分别为第i个分布式发电机t时刻出力成本及输出功率；有功网损函数为： 式7中，ML为有源配电网支路，Gij为有源配电网节点i，j间的电导，Ui,t、Uj,t为t时刻有源配电网节点i，j的电压，δij,t为t时刻有源配电网节点i，j间的相角差；电压偏差函数为： 式8中，N为负荷节点数，Uit为t时刻节点i电压，为节点i参考电压，ΔUi,maxt为t时刻节点i最大允许电压偏差；频率偏差函数为： 式9、式10中，ft为t时刻系统频率，fexp为系统参考频率，fCOIt为t时刻考虑有源配电网电力电子设备扰动下的系统惯性中心频率，Mi为发电机i的惯性常量，fit为t时刻发电机i频率，m为发电机数量；有源配电网储能多目标优化配置模型为三层递阶结构，分为外层、中层、内层共三层；其中，外层优化目标函数为经济指标函数f1和电压偏差函数f3；中层优化目标函数为系统总运行费用fsta、有功网损函数f2和考虑有源配电网电力电子设备扰动下的系统惯性中心频率fCOI；内层优化目标函数为频率偏差函数f4；步骤S300：基于HTL-MOPSO多目标优化算法求解有源配电网储能多目标优化配置模型，获得分布式储能设备最优选址定容方案；求解方法为：步骤S310：在开始阶段读取有源配电网参数，包括配电网系统结构、分布式储能、分布式电源、节点电压、系统及各发电机频率参数和各自的约束条件；步骤S320：设定HTL-MOPSO算法的参数，依次对外层、中层、内层优化进行初始化：以储能的安装位置及容量为控制变量，初始化外层种群P1的位置、速度、最优个体的位置；以系统总运行费用、有功网损、惯性中心频率为控制变量，初始化中层种群P2的位置、速度、最优个体的位置；以系统频率偏差值为控制变量，初始化内层种群P3的位置、速度、最优个体的位置；步骤S330：依次更新中层种群P2和内层种群P3：以最小化目标函数fsta、f2、fCOI为优化目标，采用多目标HTL-MOPSO算法更新种群P2直到中层寻优结束，并选择最优折中运行方案返回到内层；以最小化目标函数f4为优化目标，采用多目标HTL-MOPSO算法更新种群P3直到内层寻优结束，并选择最优折中运行方案经中层返回到外层；步骤S340：采用多目标HTL-MOPSO算法更新种群P1，输出储能最优配置方案Pareto解。

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