基于改进禁忌搜索算法的含分布式电源配电网规划研究

发布时间：2020-06-22 02:27

【摘要】：分布式电源(Distributed Generation,DG)的接入为现代电力供应提供了新的机遇,分布式电源可以安装在用户附近,以节约电网建设费用、降低输送功率网损、提高电力系统的供电可靠性、稳定性和灵活性。但与此同时对现有电力系统的安全运行也带来了新的问题,目前仍存在许多问题亟待解决。以分布式电源的优化配置和含分布式电源的配电网最小网损为目标函数,围绕含分布式电源的配电网优化问题展开研究,主要研究内容如下:(1)在简要介绍含分布式配电网规划模型和优化算法的研究现状的基础上,着重阐述了传统禁忌搜索算法的相关理论,对禁忌搜索算法的关键参数和计算流程进行详细讨论,总结归纳了传统禁忌搜索算法在配电网规划中的优缺点。(2)针对禁忌搜索算法优化精度严重依赖于初始解,当初始解不够优良时,会陷入局部最优的缺点,对传统的禁忌搜索算法进行了改进,引入了支路交换法于禁忌搜索算法中,建立了以最小网损为目标函数的含DG的配电网规划数学模型,实现DG容量和位置的全局优化配置,为决策者提供多样化的方案支撑。(3)对改进禁忌搜索算法进行算例分析,采用标准IEEE-33节点配电网测试系统和IEEE-69节点配电网系统作为算例,通过对比分析了粒子群算法、遗传算法、禁忌搜索算法、改进禁忌搜索算法在规划分析中的收敛性以及配电网节点电压在改进前后的对比图,验证了改进禁忌搜索算法在配电网规划中的可行性。(4)将建立的数学模型与HF县实际相结合,结合HF县用电需求增长形势,完善HF县“十三五”配电网规划建设方案,保障配电网可靠供电,促进配电网发展质量提升。完善和优化HF县配电网网架结构,提高配电网供电能力、供电可靠性,降低网络损耗,保证城市配电网与城市社会经济发展、大电网发展相协调,为实现分布式发电与配电网的良好融合提供了实用价值的优化算法。
【学位授予单位】：湖北民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM715
【图文】：

图 3-1 粒子群算法流程图igure 3-1 Flow chart of particle swarm algorithm容易、精度高、收敛快等优点，但是比较依和收敛性能差的问题，在含分布式电源的配c Algorithm，GA）源于生物学中的自然选概率多点搜索处理。它具有交叉，突变，繁多样化，并提高解决方案的质量。遗传算法过程：选择、交叉和变异。遗传算法是一种

第 3 章 含分布式电源的配电网规划优化算法搜索算法。它的基本思想是适者生存原则。在迭代搜索过变异之后，保留了最高的群体适应性。的选择采用最佳保留机制。主要优势是保证决赛结果是迭度的个体。详细操作如下：轮盘选择首先用于选择操作，应性代的个体到下一代，在遗传中选择二进制串中的单点如下：随机选择两条染色体将选择操作作为父样本，然后成两个新的染色体。变异操作发生在一个二进制点。通常有两个迭代停止条件：（1）迭代次数达到 100 或 10。（2）两次连续迭代之间两个最佳个体的适应度差值小于

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本文编号：2725041