杨晓雷，丁磊明，李逸鸿，张 涛，郭玥彤，余 利，霍 然

（1.国网浙江省电力有限公司 嘉兴供电公司，浙江 嘉兴 314033；2.三峡大学 电气与新能源学院，湖北 宜昌 443002；3.新能源微电网湖北省协同创新中心（三峡大学），湖北 宜昌 443002）

0 引言

近年来，以分布式电源（distribution generator,DG）为代表的可再生能源发展十分迅猛，在节能环保、减缓能源危机等多个方面成效显著［1］。分布式风电作为一种清洁、发展潜力较大的可再生能源，已经在全球大规模开发利用。但是，风电出力过程中表现出的随机性、波动性和反调峰等缺陷则会对电网运行造成不利影响［2］。通过安装储能系统能够有效缓解风电接入配电网造成的影响。如何考虑风电不确定性，综合各方面目标，优化配置储能系统成为亟需解决的问题［3］。

配置合理的储能系统一方面能够有效保证风功率输出的平滑性，改善电能质量；另一方面还可以对风功率“削峰填谷”，实现风能的充分利用［4—5］。文献［6］以系统的经济性和稳定性为优化目标,分别建立了单目标的储能优化模型，并采用改进粒子群优化算法求解得到储能配置容量和位置。文献［7］从投资者角度，综合考虑多种投资成本和运行成本，对储能系统进行优化配置。文献［8］将风电出力的不平衡功率分解，提出基于频谱分析确定混合储能系统安装容量的方法。文献［9］基于人工蜂群算法对混合储能效益模型进行分析，得到经济性最优的频率滞环控制储能配置方案。灰狼算法拥有独特的寻优机制，求解效率较高，但在针对特定的多目标优化模型求解时，仍需对该算法的寻优机制等方面进行改进，进而提高算法求解的精确性。……