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以系统节点电压水平（电网脆弱性）、网络损耗以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型。求解过程中提出了一种改进多目标 粒子群算法(improved multi—objective particleswarmoptimizer，IMOPSO)。该算法根据粒子与种群最优粒子的距离来指导惯性权重的取值，使得各 粒子的惯性权重可以自适应调整，并在二者距离较小时引入交叉变异操作，避免陷入局部最优解，同时采用动态密集距离排序来更新非劣解集 并指导种群全局最优解的选取，在保持解集规模的同时使解的分布更均匀。为避免决策者偏好对最终结果的影响，采用基于信息熵的序数偏好 法从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案。以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证，结果表明该方法在储能选址定容问题求解中具有很 好的收敛性以及全局搜索能力。
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