王浩宁等 CR=BC (9) 式中：B为退役成本系数。 2.3.约束条件 整个模型的约束包括等式约束与不等式约束[16。其中，等式约束包括功率平衡约束、潮流约束及储 能能量约束：不等式约束主要包括电压约束等。 1)潮流平衡约束 APho=PcPG-Phe Pote=0 (10) △Qm=Q6m+Qc-Q6-0=0 (11) 式中：△P、△Q为节点的有功、无功不平衡量；Pm、m为储能装置的有功、无功容量：%、 Q。为光伏有功、无功出力：P、Q为节点的有功、无功负荷：P、Q为节点有功、无功注入 功率。 2)网络功率平衡约束 ∑Ph=∑Poa+∑Pa (12) 式中：∑P为节点注入有功，kW；∑Pd为总的有功，kW;∑P为整个系统的网络损耗，kW。 3)储能系统运行平衡约束 2P（(aM=0 (13) 式中：∑P(S)为相应阶段s的充放电功率，对于整个阶段，储能充、放电量保持平衡。 4)节点电压约束 Umn≤U,≤Uma (14) 6nmn≤d≤6nma (15) 式中：Umm、Umax为节点电压U,的下限与上限：6m、6mx为节点电压6的相角下限与上限。 3.基于改进蚊群算法的模型求解 蚁群算法是一种启发式优化算法，其被广泛应用得益于较强的求解能力。原理是蚂蚁在觅食过程中， 会在路径上释放一种名叫信息素的物质，然后其它蚂蚊可根据之前蚂蚁释放的信息素在食物和巢穴之间 移动，蚂蚁总是爬行在信息素较高的路径上，随着信息素不断地积累，越来越多的蚂蚁聚集在最短的线 路上，迭代到一定程度时，最优觅食路径被找到1刀。 本文对传统蚁群算法中的期望因子B改进，即： a,0<n≤o B={b,%<n≤m= (16) 式中：a<b,nx为最大迭代次数，采用改进蚁群算法求解分布式储能系统的最优选址与定容的流程 如下： 1)设定网络结构参数、储能参数，确定目标函数，调节因子等参数。 2)初始化信息素浓度。 3)由信息素浓度，确定下一个路径转移的概率。 4)更新信息素，重新计算每一条路径上的目标函数。 D0:10.12677/5g.2022.126018 191 智能电网王浩宁 等 DOI: 10.12677/sg.2022.126018 191 智能电网 C C R = β 1 (9) 式中： β 为退役成本系数。 2.3. 约束条件 整个模型的约束包括等式约束与不等式约束[16]。其中，等式约束包括功率平衡约束、潮流约束及储 能能量约束；不等式约束主要包括电压约束等。 1) 潮流平衡约束 Δ , 0 G ess lood cal P P PP P bus bus m = − −= + bus bus (10) Δ , 0 ess load cal Q Q QQ Q bus bus m G bus bus = − −= + (11) 式中： ΔPbus 、 ΔQbus 为节点的有功、无功不平衡量； , ess Pbus m 、 , ess Qbus m 为储能装置的有功、无功容量； PG 、 QG 为光伏有功、无功出力； lood Pbus 、 load Qbus 为节点的有功、无功负荷； cal Pbus 、 cal Qbus 为节点有功、无功注入 功率。 2) 网络功率平衡约束 ∑∑ ∑ PP P all = + load loss (12) 式中： ∑Pall 为节点注入有功，kW； ∑Pload 为总的有功，kW； ∑Ploss 为整个系统的网络损耗，kW。 3) 储能系统运行平衡约束 , ( )Δ 0 T ess bus m s ∑P st = (13) 式中： , ( ) T ess bus m s ∑P s 为相应阶段 s 的充放电功率，对于整个阶段，储能充、放电量保持平衡。 4) 节点电压约束 U UU min ≤ ≤i max (14) min i max δ δδ ≤ ≤ (15) 式中：Umin 、Umax 为节点电压Ui 的下限与上限； min δ 、 max δ 为节点电压 i δ 的相角下限与上限。 3. 基于改进蚁群算法的模型求解 蚁群算法是一种启发式优化算法，其被广泛应用得益于较强的求解能力。原理是蚂蚁在觅食过程中， 会在路径上释放一种名叫信息素的物质，然后其它蚂蚁可根据之前蚂蚁释放的信息素在食物和巢穴之间 移动，蚂蚁总是爬行在信息素较高的路径上，随着信息素不断地积累，越来越多的蚂蚁聚集在最短的线 路上，迭代到一定程度时，最优觅食路径被找到[17]。 本文对传统蚁群算法中的期望因子 β 改进，即： 0 0 max , 0 , a nn b n nn β  < ≤ =   < ≤ (16) 式中：a < b， max n 为最大迭代次数，采用改进蚁群算法求解分布式储能系统的最优选址与定容的流程 如下： 1) 设定网络结构参数、储能参数，确定目标函数，调节因子等参数。 2) 初始化信息素浓度。 3) 由信息素浓度，确定下一个路径转移的概率。 4) 更新信息素，重新计算每一条路径上的目标函数