基于进化算法与经验规则融合的源-网-储协同规划高效求解

张觊凡; 张恒旭; 施啸寒

doi:10.7500/AEPS20250117004

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基于进化算法与经验规则融合的源-网-储协同规划高效求解

学术研究 | 更新时间：2025-09-25

- 基于进化算法与经验规则融合的源-网-储协同规划高效求解
- Efficient Solution to Source-Grid-Storage Coordinated Planning Based on Integration of Evolutionary Algorithms and Empirical Rules
- 电力系统自动化 2025年49卷第16期页码：62-74
- 作者机构：
  
  山东大学电气工程学院，山东省济南市 250061
- 作者简介：
  
  张觊凡(2001—)，女，硕士研究生，主要研究方向：新型电力系统规划与运行。E-mail：202334793@mail.sdu.edu.cn
  张恒旭(1975—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统稳定性分析与控制、人工智能在电力系统中的应用。E-mail：zhanghx@sdu.edu.cn
  施啸寒(1986—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统高效精细化生产模拟方法。E-mail：shixh@sdu.edu.cn
- 基金信息：
  
  智能电网重大专项（2030）资助项目(2024ZD0801100)
- DOI：10.7500/AEPS20250117004
  中图分类号：
- 收稿日期：2025-01-17，
  
  修回日期：2025-04-17，
  
  网络出版日期：2025-05-26，
  
  纸质出版日期：2025-08-25
- 稿件说明：
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张觊凡,张恒旭,施啸寒.基于进化算法与经验规则融合的源-网-储协同规划高效求解[J].电力系统自动化,2025,49(16):62-74.

ZHANG Jifan,ZHANG Hengxu,SHI Xiaohan.Efficient Solution to Source-Grid-Storage Coordinated Planning Based on Integration of Evolutionary Algorithms and Empirical Rules[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(16):62-74.
张觊凡,张恒旭,施啸寒.基于进化算法与经验规则融合的源-网-储协同规划高效求解[J].电力系统自动化,2025,49(16):62-74. DOI： 10.7500/AEPS20250117004.

ZHANG Jifan,ZHANG Hengxu,SHI Xiaohan.Efficient Solution to Source-Grid-Storage Coordinated Planning Based on Integration of Evolutionary Algorithms and Empirical Rules[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(16):62-74. DOI： 10.7500/AEPS20250117004.

摘要

源-网-储协同规划需同时兼顾多个主体，且因其高维度与强非线性特征，求解耗时长，限制了实际应用。为此，提出了一种融合进化算法与经验规则的高效求解方法，以综合利用进化算法的强寻优能力与经验规则的收敛加速特性，显著提升求解效率。首先，针对新型电力系统运行方式的多变特性，构建了内嵌时序生产模拟的源-网-储协同规划模型；然后，归纳提炼专家经验，通过模糊推理工具将其规则化；最后，将经验规则融入带精英保留的非支配排序遗传算法，用于优化初始搜索空间和进化方向，从而形成高效求解算法。以中国某省级电网90节点系统的风光电源及储能选址定容为算例，验证了所提方法在求解效率与优化效果上的显著优势。

Abstract

The source-grid-storage coordinated planning needs to take into account multiple entities simultaneously. Due to its high dimensionality and strong nonlinearity

the solution process is time-consuming

which limits its practical application. Therefore

an efficient solution method integrating evolutionary algorithms and empirical rules is proposed to fully utilize the strong optimization capability of evolutionary algorithms and the convergence acceleration characteristics of empirical rules

significantly improving the solution efficiency. First

a source-grid-storage coordinated planning model with embedded time-series production simulation is constructed to address the variable operation modes of the new power system. Then

expert experience is summarized and refined

and formalized through a fuzzy reasoning tool. Finally

the empirical rules are integrated into the non-dominated sorting genetic algorithm with elite retention to optimize the initial search space and evolutionary direction

thereby forming an efficient solution algorithm. A case of the 90-bus system of a provincial power grid in China for the siting and sizing of wind and solar power sources and energy storage is used to verify the significant advantages of the proposed method in terms of solution efficiency and optimization effect.

关键词

Keywords

references

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