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Planning of dc electric spring with Particle Swarm Optimization and Elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm

CSEE Journal of Power and Energy Systems 2024年第2期10卷 574-583页

作者： Qingsong Wang Siwei Li Hao Ding Ming Cheng Giuseppe Buja School of electrical Engineering and Jiangsu Provincial Key Laboratory of Smart Grid Technology and Equipment Southeast UniversityNanjing 210096China School of Software Engineering Southeast universitySuzhou 215123China

This paper addresses the planning problem of parallel dc electric springs (dcESs). dcES, a demand-side management method, realizes automatic matching of power consumption and power generation by adjusting non-critical load (NCL) and internal storage. It can offer higher power quality to critical load (CL), reduce power imbalance and relieve pressure on energy storage systems (RESs). In this paper, a planning method for parallel dcESs is proposed to maximize stability gain, economic benefits, and penetration of RESs. The planning model is a master optimization with sub-optimization to highlight the priority of objectives. Master optimization is used to improve stability of the network, and sub-optimization aims to improve economic benefit and allowable penetration of RESs. This issue is a multivariable nonlinear mixed integer problem, requiring huge calculations by using common solvers. Therefore, particle Swarm optimization (PSO) and Elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) were used to solve this model. Considering uncertainty of RESs, this paper verifies effectiveness of the proposed planning method on IEEE 33-bus system based on deterministic scenarios obtained by scenario analysis.

关键词： dc distribution network dc electric spring non-dominated sorting genetic algorithm particle swarm optimization renewable energy source

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