基于多群体自学习群搜索算法的分布式发电优化

• 作者: 咸日常 孙勇 张林利 李立生 赵艳雷 邵志敏 陈佳佳
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式发电 电压偏差 网络损耗 多目标优化算法 配电网
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 能源
• 页码范围: 212-216,35
• 页数: 6页
• 分类号: TM753
• 语种: 中文

摘要

为减少分布式发电(DG)对配电网电压和网络损耗的影响,在考虑DG的接入位置、接入容量及接入方法等因素对配电网影响的基础上,建立了以潮流方程及DG接入容量为约束、以配电网中电压偏差和网络损耗同时最小、以DG接入容量最大为优化目标的多目标优化模型.在此基础上,提出了一种多群体自学习群搜索算法(MSLGSO),并将其应用于求解DG优化问题.通过对IEEE33节点的标准配电网算例仿真分析,表明DG的合理配置可使配电网电压水平提升和减少有功网损,且所提算法具有良好的实用性和适应性.