PSO R改进权重的储能优化策略

资 源 简 介

PSO R改进权重的储能优化策略

详 情 说 明

PSO（粒子群优化算法）是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在储能系统优化中，PSO算法可以通过调整储能设备的充放电策略来最大化系统效益。

传统PSO算法中的惯性权重通常是固定值，这可能导致算法在迭代后期收敛速度变慢或陷入局部最优。改进权重策略主要采用动态调整方法，常见的有线性递减、非线性自适应等。通过Simulink搭建模型时，可以构建权重与迭代次数或适应度值的函数关系，使算法在初期具有较强的全局搜索能力，后期则侧重局部精细搜索。

在储能优化应用中，粒子位置可映射为储能设备的充放电功率，速度更新公式中的权重改进能更有效地平衡电网负荷波动与储能损耗。通过Simulink的仿真环境，可以直观观察到动态权重策略对系统响应速度和经济性的提升效果。这种改进特别适合处理风光储系统中多时间尺度的优化问题。