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申请/专利权人：北京华能新锐控制技术有限公司

摘要：一种基于重力储能的风光储能混合系统容量的配置方法，步骤一、建立WPS‑HPS的OCC模型，ESS包括重力储能；步骤二、使用改进的阿基米德优化算法对目标函数求解，求得OCC模型最优解为最优容量；利用风光储最优容量配置模型求解优化，减小成本，提高效益。

主权项：1.一种基于重力储能的风光储能混合动力系统容量的优化配置方法，其特征在于：步骤一、建立WPS-HPS的OCC模型，ESS包括重力储能；OCC模型以WPS-HPS总成本最小为目标函数，总成本包括初始成本、运行维护成本、购电成本、售电效益和环保效益；步骤二、使用改进的阿基米德优化算法对目标函数求解，求得OCC模型最优解为最优容量，包括Nwt为WF的装机容量，Wpv为PVPS的容量，Wgs为GESS的容量；模型的目标函数：minCtotal＝minCIN+COM+CBE-CSE-CEP其中Ctotal为总成本，CIN为初始成本，COM运行维护成本，CBE购电成本，CSE售电效益，CEP环保效益；初始成本用下式表示：CIN＝Nwt·Cwt+Wpv·Cpv+Wgs·Cgs其中，Nwt为WF的装机容量，Cwt为风机的单价，Wpv为PVPS的容量，Cpv为PVPS的单位容量价格，Wgs为GESS的容量，Cgs为GESS的单位容量价格；运行维护费用由下式表示： 其中Δtwt,Δtpv,Δtgs分别为WF、PVPS和GESS在一天内的运行时间；分别表示WF、PVPS和GESS在单位时间内的运行和维护成本；购电成本由下式表示：CBE＝Cit·EBEt式中Cit为电网在t时刻的电价，EBEt为电网在t时刻的购电量；售电效益如下式所示：CSE＝Cit·ESEt+Cjt·Et式中Cjt为WPS-HPS的销售价格，ESEt为时刻t售给电网的电量，Et为t时刻负荷的供电量；OCC模型中各部分的约束条件如下:0≤Nwt≤Nwt_max0≤Wpv≤Wpv_max0≤Wgs≤Wgs_max D≤Drf≤frR≥Rr其中，Nwt_max的WF的最大装机容量值为200,Wpv_max的最大容量值为500，Wgs_max的最大容量值250,Pwt的值为2.5,SOC的电荷状态在t时为SOCBEt，其中分别为BESS荷电状态的下限和上限，值分别为0.5和0.9；εCAESt为CAES在t时刻的荷态，和分别为CAES荷态的下限和上限，取值分别为0.1和0.9；Dr是WPS-HPS的参考价值，充分利用风能和太阳能互补的特征值为1，电源的损失率fr在公差范围值为0.5，Rr是WPS-HPS的贡献率，值为0.5；步骤二中、1、初始化算法参数：种群数量，最大迭代次数以及C1至C4；2、根据下列公式分别初始化决策变量，其中决策变量包含，Nwt：WF的装机容量，Wpv：PVPS的容量，Wgs：GESS的容量，Oi＝lbi+rand*ubi-lbi,i＝1,2,...,N随机初始化改进阿基米德算法中的体积密度： 使用基于重力储能的风光储能混合动力系统容量的优化配置模型为适应度函数，评估适应度函数值，确定初始最优解和最优位置；minCtotal＝minCIN+COM+CBE-CSE-CEP其中Ctotal为总成本，CIN为初始成本，COM运行维护成本，CBE购电成本，CSE售电效益，CEP环保效益；3更新密度及体积； 4根据下式更新转移算子与密度因子； 5若TF≤0.5，对象之间发生碰撞，选择一个随机对象mr并使用下列公式更新迭t+1代时的对象的加速度： TF≤0.5确保在三分之一的迭代中进行探索；TF0.5时将进行勘探开发行为；若TF0.5，使用下列公式更新迭t+1代时的对象的加速度： 6归一化加速度使用下式计算变化百分比： 7对象位置更新：若TF≤0.5，第i个t+1迭代时对象位置更新公式为： 若TF0.5，第i个t+1迭代时对象位置更新公式为： 其中，T＝C3*TF,P＝2*rand-C48当每代种群中得出最优解后；给当前解S1一个随机扰动，得到新解S2；计算增量，df＝fS2-fS1为S1的代价函数；根据Metropolis准则，公式为 如果df0，则接受新解；否则，以的概率接受新解；返回每代种群的最优解；判断是否满足迭代停止条件，满足则退出，输出最优结果，否则，重复执行2-7；9输出求得的最优容量。

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