基于磷虾群算法的主动配电网动态重构
发布时间:2021-09-01 09:57
近年来,以风力发电、光伏发电等为代表的分布式电源和可入网电动汽车凭借其可再生性、清洁性和经济性等诸多优点受到人们广泛的关注。但分布式电源以及电动汽车负荷具有随机性和分散性等特点,负荷状态难以预测,大规模直接接入会对配电网安全、稳定运行以及供电可靠性等方面造成一定的影响。根据主动配电网负荷实时变动的情况,对主动配电网进行合理的动态重构使主动配电网主动地适应于分布式能源负荷状态的要求,既能减少电力成本、提高分布式电源的并网数量与运行效率,又能保证配电网安全、稳定运行。本文主要围绕主动配电网的结构和运行特点,结合分布式电源以及电动汽车负荷特性,进行基于磷虾群算法的主动配电网动态重构研究。研究了分布式能源的潮流计算模型以及主动配电网潮流计算方法,构建了考虑网络抗毁度的主动配电网多目标静态重构模型。对入网分布式能源进行等效处理;提出了一种基于最小联络回路矩阵的主动配电网结构简化方法,避免了不可行解的产生;提出了基于新型启发式算法——磷虾群算法的主动配电网静态重构方案,并对传统配电网、正常运行以及故障状态下的主动配电网进行了仿真分析。构建了光伏发电、风力发电、可入网电动汽车的时间负荷概率模型,并由...
【文章来源】:湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:96 页
【学位级别】:硕士
【图文】:
图4.2?CLARANS聚类过程??
进化代数??Evolutionary?algebra??图5.4最优磷虾群个体迭代曲线??基本遗传算法GA算法模拟生物进化论中的自然选择机理,通过染色体信息??的选择、交叉、变异实现种群个体的优胜劣汰,最终求得最优基因组合。图5.3??中将基本遗传算法GA、原始磷虾群算法与改进磷虾群算法的收敛曲线进行比较,??可以看出遗传算法得到的最优开关组合对应主动配电网网络损耗为153.6kW???h,??而磷虾群算法所得开关组合使得网络损耗大大降低,值为124.3kW*h,磷虾群算??法相比遗传算法具有更好的全局寻优能力。迭代次数方面,原始磺虾群算法迭代??次数为39次多于遗传算法的32次,但改进后磷虾群算法在保留全局寻优能力的??同时
进化代数??EvDlutionary?algebra??图5.3?ffiEE33节点测试系统收敛曲线??169?[-??1641??4??154[\??-??143?L?\??ll??11144^?U??^0-?\??K?139-?\??134?-?\??129'???[?[?[?[?[?[?[?[?[?[??5?10?15?20?25?30?35?40?45?50??进化代数??Evolutionary?algebra??图5.4最优磷虾群个体迭代曲线??基本遗传算法GA算法模拟生物进化论中的自然选择机理,通过染色体信息??的选择、交叉、变异实现种群个体的优胜劣汰,最终求得最优基因组合。图5.3??中将基本遗传算法GA、原始磷虾群算法与改进磷虾群算法的收敛曲线进行比较,??可以看出遗传算法得到的最优开关组合对应主动配电网网络损耗为153.6kW???h,??而磷虾群算法所得开关组合使得网络损耗大大降低,值为124.3kW*h,磷虾群算??法相比遗传算法具有更好的全局寻优能力。迭代次数方面,原始磺虾群算法迭代??次数为39次多于遗传算法的32次,但改进后磷虾群算法在保留全局寻优能力的??同时
本文编号:3376774
【文章来源】:湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:96 页
【学位级别】:硕士
【图文】:
图4.2?CLARANS聚类过程??
进化代数??Evolutionary?algebra??图5.4最优磷虾群个体迭代曲线??基本遗传算法GA算法模拟生物进化论中的自然选择机理,通过染色体信息??的选择、交叉、变异实现种群个体的优胜劣汰,最终求得最优基因组合。图5.3??中将基本遗传算法GA、原始磷虾群算法与改进磷虾群算法的收敛曲线进行比较,??可以看出遗传算法得到的最优开关组合对应主动配电网网络损耗为153.6kW???h,??而磷虾群算法所得开关组合使得网络损耗大大降低,值为124.3kW*h,磷虾群算??法相比遗传算法具有更好的全局寻优能力。迭代次数方面,原始磺虾群算法迭代??次数为39次多于遗传算法的32次,但改进后磷虾群算法在保留全局寻优能力的??同时
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本文编号:3376774
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