为研究科学有效的锂电池储能电站风险评估方法,从法律、法规、规程、标准和文献中提取并确定锂电池储能电站风险评价指标集,包括电池组、外部刺激、保护系统、运行环境、人为因素和安全管理等6个一级指标,以及电池基本情况、电池使用工...为研究科学有效的锂电池储能电站风险评估方法,从法律、法规、规程、标准和文献中提取并确定锂电池储能电站风险评价指标集,包括电池组、外部刺激、保护系统、运行环境、人为因素和安全管理等6个一级指标,以及电池基本情况、电池使用工况、电池模组状态等27个二级指标。采用序关系分析(G1)法确定指标主观权重,采用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)确定各评价指标客观权重,采用乘积法确定最终的组合权重,结合云模型理论建立锂电池储能电站安全风险评价模型。以某电站为例开展研究,研究结果表明:储能电站风险综合期望值为61.382,风险处于较高水平,需采取适当措施进行风险防控。模型能够有效识别关键风险路径,评价结论与现场风险表现具有较高一致性。研究结果可为锂电池储能电站风险预防和管控提供参考。展开更多
针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不断探寻新的局部峰值;...针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不断探寻新的局部峰值;执行模式搜索法(pattern search method,PSM),完成精英人工鱼群的精细搜索。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到每个最优解都达到了理想值。展开更多
文摘为研究科学有效的锂电池储能电站风险评估方法,从法律、法规、规程、标准和文献中提取并确定锂电池储能电站风险评价指标集,包括电池组、外部刺激、保护系统、运行环境、人为因素和安全管理等6个一级指标,以及电池基本情况、电池使用工况、电池模组状态等27个二级指标。采用序关系分析(G1)法确定指标主观权重,采用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)确定各评价指标客观权重,采用乘积法确定最终的组合权重,结合云模型理论建立锂电池储能电站安全风险评价模型。以某电站为例开展研究,研究结果表明:储能电站风险综合期望值为61.382,风险处于较高水平,需采取适当措施进行风险防控。模型能够有效识别关键风险路径,评价结论与现场风险表现具有较高一致性。研究结果可为锂电池储能电站风险预防和管控提供参考。
