NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

新会计准则下存货政策选择对企业的影响

存货在大多数企业里是一项很重要的资产，往往占流动资产的比例很高，是生产经营的关键环节。存货会计的核心是计价，不同的存货计价方法将会导致不同的报告利润和存货估价。合理的选择计价方法对加速企业资金周转、减少存货的资金占用、降低企业税收负担关系重大。     

基于PI实时数据库的低压配电网降损辅助决策方法

为进一步提高低压配电网的降损效果，提出一种基于PI实时数据库的低压配电网降损辅助决策方法。通过PI实时数据库，计算低压配电网中的三相相线和中性线线损，判断出中性线负荷不平衡极易导致出现较大的损耗；将温度作为影响低压配电网损耗的主要因素，凭借增加低耗能变压器占比、增加导线截面积以及优化配电网运行方式，完成配电网降损决策。并在某市树干式低压配电网中进行试验测试，测试结果表明，所提方法可以有效改善配电线路负荷不平衡的情况，对比未降损前的各相相线和中心线损耗，降损后的损耗值出现了明显下降趋势，且所提方法的总线损率相对较低，均控制在2%以内。