【摘 要】
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针对传统能量管理策略经济性差、调峰能力弱的问题，提出一种基于分布式发电的储能系统（ESS）能量管理策略。首先结合Pareto最优理论，建立以降低能源成本与平滑负荷峰谷效应为目标的需求侧优化调度模型。在首次优化过程中，采用具有自适应变异与动态更新惯性权重功能的改进粒子群算法（IPSO）求解最优经济指标。进而以该指标作为约束，对调度区间进行划分，实现目标的完全解耦，并引入惩罚函数获得增广目标函数。最终
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1804149）；
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针对传统能量管理策略经济性差、调峰能力弱的问题，提出一种基于分布式发电的储能系统（ESS）能量管理策略。首先结合Pareto最优理论，建立以降低能源成本与平滑负荷峰谷效应为目标的需求侧优化调度模型。在首次优化过程中，采用具有自适应变异与动态更新惯性权重功能的改进粒子群算法（IPSO）求解最优经济指标。进而以该指标作为约束，对调度区间进行划分，实现目标的完全解耦，并引入惩罚函数获得增广目标函数。最终通过贪婪算法（GA）进行二次优化，可求得在最佳经济效益的前提下最大程度平滑负荷峰谷效应的非支配调度向量。仿真结果表明：IPSO具有较高的收敛速度与精度，所提策略在三种场景下分别降低用电成本18.6%、32.8%、17.2%，负荷峰均比较首次优化降低21.2%、10.3%、20.1%，并通过多场景数据集下的仿真验证了结论的普适性。
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