基于粒子群算法的多类型分布式电源并网位置与运行出力综合优化算法

发布时间：2018-11-26 20:27

【摘要】：在分析了几种常见分布式电源(distributed generation,DG)并网类型和出力特性的基础上,对其中3类具有调节能力的分布式电源的并网位置和运行出力进行了综合优化,以使配电网的网络损耗降到最小。对所提优化模型变量进行了分离处理,形成了交叉反馈粒子群算法(cross feedback particle swarm optimization algorithm,CFPSO)。对比了基于分离变量思想的分层嵌套粒子群算法(layer embedded particle swarm optimization algorithm,LEPSO)。以某三馈线配电系统为例对提出的模型进行了仿真计算,计算结果验证了2种算法的有效性。由于实现了变量的完全解耦以及反馈机制的引入,CFPSO算法具有更好的收敛精度,同时大大提高了求解效率。
[Abstract]:Based on the analysis of several common types of distributed power supply (distributed generation,DG) and the characteristics of power generation, three kinds of distributed power sources with adjustable ability are optimized synthetically, such as the position of grid-connected and the running force of three kinds of distributed power supply (distributed generation,DG). To minimize the network loss of the distribution network. The proposed optimization model variables are separated to form a cross-feedback particle swarm optimization algorithm (cross feedback particle swarm optimization algorithm,CFPSO). The hierarchical and nested particle swarm optimization (layer embedded particle swarm optimization algorithm,LEPSO) algorithm based on the idea of separating variables is compared. The proposed model is simulated and calculated with an example of a triple-fed distribution system. The results show that the two algorithms are effective. Because of the complete decoupling of variables and the introduction of feedback mechanism, the CFPSO algorithm has better convergence accuracy and greatly improves the efficiency of the solution.
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金】：国家自然科学基金项目(513111122) 高等学校学科创新引智计划(“111”计划)(B08013)~~
【分类号】：TM619

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2359543