基于概率统计的含间歇性分布式发电的配电网无功优化
本文选题：配电网 切入点：网损期望值 出处：《电网技术》2014年04期
【摘要】：以有功网损期望值最小为优化目标,以节点电压的合格概率大于一定的阈值为约束条件,建立了同时考虑风能、太阳能分布式发电出力和负荷随机波动的配电网无功优化模型。目标函数和约束项中所涉及的概率潮流由一种结合传统解析法的基于全概率公式的计算方法求得。使用化学反应算法对所建优化模型进行求解。在同时接入风能、太阳能分布式电源的33节点和69节点系统上对所提方法进行了验证,得到了具有概率统计意义的最优方案。通过与包括遗传算法(genetic algorithm,GA)、Stud GA(stud genetic algorithm)、生物地理学算法(biogeography based optimization,BBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在内的多个智能算法对比,验证了所构建的化学反应算法在求解上述无功优化模型时性能更加稳定。
[Abstract]:Taking the minimum expected value of active power network loss as the optimization objective and the threshold value of the node voltage exceeding a certain threshold as the constraint condition, the wind energy is considered at the same time. The reactive power optimization model of distribution network with random fluctuation of power and load of distributed solar generation. The probabilistic power flow involved in the objective function and constraint term is obtained by a method based on the full probability formula combined with the traditional analytical method. Using chemical reaction algorithm to solve the optimization model. At the same time, connect wind energy, The proposed method is verified on 33-bus and 69-bus systems of solar distributed power generation. The optimal scheme with probability and statistic significance is obtained. By comparing it with several intelligent algorithms, including genetic algorithm, biogeography based optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm, it is compared with many intelligent algorithms, such as genetic algorithm, biogeography based optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm. It is verified that the proposed chemical reaction algorithm is more stable in solving the above reactive power optimization model.
【作者单位】： 南昌大学电气与自动化系;
【基金】：国家自然科学基金项目(51167012)~~
【分类号】：TM761.12
【参考文献】
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【二级参考文献】
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，本文编号：1688254
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