基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构

发布时间：2018-07-13 14:15

【摘要】：针对风力、光伏等分布式发电(DG)和电动汽车(EV)高渗透率下主动配电网的动态重构问题,提出一种基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构方法。首先采用蒙特卡洛模拟法,结合日负荷曲线、风/光发电曲线、电动汽车充电曲线,形成电源?负荷等效日负荷曲线,提出基于信息熵时段划分的等效日负荷曲线分段方法;其次建立了以日损失费用最低为目标的动态重构模型,对主动配电网分时段重构;然后在杂草算法的基础上引入遗传算法的交叉和变异操作,提出基于十进制编码的改进杂草混合算法求解该模型。IEEE 33节点算例仿真结果表明,所提方法能够自动划分出符合曲线变化趋势的分段方案,动态重构后日损失费用明显降低。
[Abstract]:To solve the dynamic reconfiguration problem of active distribution network under high permeability of distributed generation (DG) and electric vehicle (EV) such as wind and photovoltaic a dynamic reconfiguration method of active distribution network based on information entropy time division is proposed. First, the Monte-Carlo simulation method is used to form the power supply by combining the daily load curve, the wind / optical generation curve and the electric vehicle charging curve. The equivalent daily load curve based on information entropy time division is proposed. Secondly, the dynamic reconfiguration model with the lowest daily loss cost is established, and the active distribution network is reconfigured in different periods. Then the crossover and mutation operation of genetic algorithm is introduced on the basis of weed algorithm, and an improved mixed weed algorithm based on decimal coding is proposed to solve the model. The proposed method can automatically divide the piecewise scheme which accords with the curve changing trend, and the cost of daily loss after dynamic reconstruction is obviously reduced.
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;
【分类号】：TM711

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本文编号：2119656