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摘要:
大规模电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)和风光等可再生能源发电并网使配电网分布式电源(distributed generation,DG)定容选址需考虑更多的不确定因素,为此,利用机会约束规划方法建立了以环境效益、供电可靠性、DG总费用和有功损耗最优为目标的DG优化配置模型,并提出蒙特卡洛模拟嵌入改进量子粒子群(improved quantum particle swarm optimization algorithm-Monte Carlo simulation,IQPSO-MCS)的方法进行求解.在优化配置中考虑了风电、光伏、微型燃气轮机3种DG的选址和定容;并针对输出功率不确定的风力发电、光伏发电和电动汽车建立了概率模型,利用蒙特卡洛模拟法将随机性问题转化为确定性问题,实现含不确定因素的配电网随机潮流计算;最后由带自适应变异机制的IQPSO算法全局寻优得到最优配置方案.以IEEE 33节点测试配电系统为例,验证了所提模型和方法的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 计及电动汽车和可再生能源不确定因素的多目标分布式电源优化配置
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 分布式电源 电动汽车 不确定性 多目标规划 改进量子粒子群
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 低碳电力技术
研究方向 页码范围 2188-2194
页数 7页 分类号 TM721
字数 6023字 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2015.08.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭显刚 广东工业大学自动化学院 105 1183 20.0 30.0
2 刘艺 广东工业大学自动化学院 41 423 12.0 19.0
3 林利祥 广东工业大学自动化学院 7 181 6.0 7.0
4 林卓琼 广东工业大学自动化学院 4 138 4.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
分布式电源
电动汽车
不确定性
多目标规划
改进量子粒子群
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
346228
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