基于改进猫群算法的分布式电源优化配置

• 作者: 吴越 朱云丰 杨晓辉 杨磊 温和昌
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 分布式电源 改进猫群算法 多目标优化 混沌理论 配电网
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 字数: 3645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC171900

摘要

对分布式电源(DG)进行合理的选址和定容能使其经济效益最大化.目前用于解决分布式电源优化配置的大多算法都存在对控制参数依赖性过强的问题,导致算法容易陷入局部最优解.为解决该问题,提出了一种混沌改进的多目标猫群算法.利用混沌理论的随机性、遍历性及其规律性,对猫群算法的参数进行调整,使算法能快速得出全局最优解.在分析DG 特性的基础上,建立了考虑含分布式电源的有功网损费用最小和用户购电成本最小模型.最后,以PG&E69 节点配电网为例,通过将改进算法与粒子群算法及基本猫群算法的效果对比,验证改进算法对分布式电源优化配置问题的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓辉	南昌大学信息工程学院	41	143	7.0	11.0
2	杨磊	南昌大学信息工程学院	7	17	2.0	4.0
3	吴越		3	14	2.0	3.0
4	温和昌	南昌大学信息工程学院	2	15	2.0	2.0
5	朱云丰	南昌大学信息工程学院	1	12	1.0	1.0