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基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置
随着电力体系的快速发展和电力质量的不断提升，配网储能技术已成为提高电力体系效率、优化电力质量和调节能源消耗的重要手段。然而，在多目标储能装置配置问题上，由于存在多个相互矛盾的目标函数，优化难度极大，使得储能装置的最优配置难以求解。因此，本文提出了一种基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置方法。
1.研究背景
在传统的配电网系统中，存在着很多问题，诸如电力负荷不平衡、电压问题以及电力买卖问题等等。这些问题需要通过设计新型的电力配网系统来进行解决。在新型电力配网系统中，储能技术已经成为了重要组成部分，可以应用于电力储能、配电网安全、电力质量等问题的解决。同时，此类系统中的多目标问题也逐渐成为了一个研究热点。但是，由于存在多个相互矛盾的目标函数和多种储能装置的配置方案，多目标储能装置配置问题非常复杂，因此需要寻找有效的优化方法，来解决难以求解的问题。
2.相关工作
基于有序规划的方法是一种常见的优化方法。其中，全局权重法（GFW）算法是最常见的一种方法。GFW算法通过引入一个优先级参数来解决多目标问题。但是，在实际应用中，由于目标函数之间相互影响，GFW算法往往不能将各个目标函数优化到最优状态。
基于交互式多准则决策（MCDA）的优化方法可以解决GFW算法中存在的问题，但是该方法需要根据不同目标函数设置不同的参数，因此需要大量的计算。此外，它需要在交互式过程中人工设置参数，所以需要大量的工作。这些问题都限制了该方法的实际应用。
基于遗传算法的方法是另一种解决多目标储能装置配置问题的方法。但是，该方法存在局部最优问题和依赖于个体操作的问题，使得该方法并不稳定。此外，该方法需要大量的计算时间和资源。
3.算法设计
本文提出了一种新型算法，称之为基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置方法。该方法可以通过分类概率约束概率图，映射优化器可能输出的策略信息，从而改进现有优化方法在多目标场景下的误识别和过拟合问题，以实现多目标优化。
该方法分为以下三个部分：
Step1.分类模型训练
在基于分类概率机会约束的优化过程中，需要训练一个分类模型。分类模型的输入为储能装置的参数，其输出为相应储能装置方案所对应的分类概率。训练过程基于经过充分排序过的数据，该数据用于评估目标函数和限制条件。同时，训练数据需仿真，通过多次求解问题点，以求得合适的区间分界点。由此，该模型可以通过当前储能装置参数分析可能的分类概率，将其作为IGDT树的划分标准。
Step2.针对分类概率的IGDT实现
在开展实际多目标储能装置配置问题时，该算法可以使用提前建立好的分类概率机会约束的IGDT架构。节点的分类标准由Step1中训练好的分类模型产生，从而改进IGDT内核的策略选择。同时，该方法通过在IGDT的策略选择时限制策略数量来减少IGDT策略选择时的误识别和过拟合问题，以此实现更好的精度和鲁棒性。
Step3.确定局部最优
在目标函数的多维空间中，存在无限局部最优问题。本文提出了粒子群优化算法（PSO）来解决这个问题。PSO算法可以根据相邻粒子的适应度进行更新，以寻找全局最优解。同时，该算法使用求得的全局最优解和每个储能装置的局部最优解来生成一组储能装置配置策略，以实现最佳整体储能装置配置。
4.实验分析
在本文中，我们使用一种基于分类概率机会约束IGDT的方法来解决多目标储能装置配置问题。本文基于PSCAD模拟软件开展了多场景仿真实验。在两种不同的载荷情况下，该方法与其他两个方法进行了比较，即GFW算法和基于遗传算法的方法。实验结果表明，本文提出的方法在效率和精度上均优于其他两种方法，并且具有更强的鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于分类概率机会约束IGDT的配网储能多目标优化配置方法。该方法通过训练分类模型，采用IGDT实现，使用PSO算法进行最优化，以实现多目标储能装置配置。实验结果表明，该方法在效率、精度和鲁棒性上均优于其他两种方法，具有实际应用价值。