基于多群体自学习群搜索算法的分布式发电优化

发布时间：2018-03-23 14:02

  本文选题：分布式发电　切入点：电压偏差　出处：《水电能源科学》2017年11期

【摘要】：为减少分布式发电(DG)对配电网电压和网络损耗的影响,在考虑DG的接入位置、接入容量及接入方法等因素对配电网影响的基础上,建立了以潮流方程及DG接入容量为约束、以配电网中电压偏差和网络损耗同时最小、以DG接入容量最大为优化目标的多目标优化模型。在此基础上,提出了一种多群体自学习群搜索算法(MSLGSO),并将其应用于求解DG优化问题。通过对IEEE33节点的标准配电网算例仿真分析,表明DG的合理配置可使配电网电压水平提升和减少有功网损,且所提算法具有良好的实用性和适应性。
[Abstract]:In order to reduce the influence of DGG on distribution network voltage and network loss, considering the influence of DG access location, access capacity and access method on distribution network, the power flow equation and DG access capacity are set up as constraints. A multi-objective optimization model with minimum voltage deviation and network loss in distribution network and maximum DG access capacity is proposed. In this paper, a multi-group self-learning group search algorithm is proposed and applied to solve the DG optimization problem. Through the simulation analysis of the standard distribution network example of IEEE33 node, it is shown that the reasonable configuration of DG can increase the voltage level of distribution network and reduce the loss of active power network. The proposed algorithm has good practicability and adaptability.
【作者单位】： 国网山东省电力公司电力科学研究院;山东理工大学电气与电子工程学院;
【基金】：国网山东省电力公司科技项目(2016A-09) 国家重点研发计划项目(2017YFB0902804) 山东省自然科学基金项目(ZR2016EEQ21)
【分类号】：TM61;TP18

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本文编号：1653772