【摘 要】
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为提高主动配电网（Active Distribution Network,ADN）运行的经济性，综合考虑ADN运行过程中的各项成本，建立考虑分时电价和分布式储能的ADN经济优化调度模型。采用莱维飞行、非线性收敛因子和柯西变异等策略对樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA）进行改进，以提高算法的优化性能。采用改进樽海鞘群算法（Improve Salp Swarm Algori
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于多稳定性理论的神经网络预定性能控制研究”（61876097）；
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为提高主动配电网（Active Distribution Network,ADN）运行的经济性，综合考虑ADN运行过程中的各项成本，建立考虑分时电价和分布式储能的ADN经济优化调度模型。采用莱维飞行、非线性收敛因子和柯西变异等策略对樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm,SSA）进行改进，以提高算法的优化性能。采用改进樽海鞘群算法（Improve Salp Swarm Algorithm,ISSA）对上述模型进行求解，使用改进的IEEE33节点配电系统进行仿真分析，并与其他优化算法进行对比。结果表明，ISSA算法经过54次迭代后收敛至最优解33 772.82元，迭代次数和收敛精度高于其他算法。通过对比分析发现，储能设备实施低储高发的调度策略能够降低ADN运行成本，改善电能质量，实现削峰填谷，验证了上述模型的正确性和求解方法的优越性。
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