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摘要:
本文针对城市光伏建筑一体化(BIPV)接入城市配电网的优化规划问题,建立了以光伏发电(PV)投资的动态回收年限最小和光伏发电接入后配电系统的静态电压稳定性最好为目标的多目标优化规划模型.将NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序策略与精英保留策略引入生物地理算法,形成多目标生物地理算法(MOBBO),并用此算法求解PV接入城市配电网的位置及容量的Pareto最优解集.最后以IEEE33节点配电系统为例进行PV的多目标优化规划,并将优化结果与NSGA-Ⅱ算法进行比较,结果表明多目标生物地理算法具有更好的收敛性能和寻优能力,最后的优化结果大大增加了PV优化配置的灵活性和科学性.
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文献信息
篇名 基于生物地理优化算法的BIPV多目标规划
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 NSGA-Ⅱ 生物地理算法 BIPV 动态回收年限 Pareto最优解
年,卷(期) 2019,(17) 所属期刊栏目 电子工程
研究方向 页码范围 29-33
页数 5页 分类号 TM715
字数 4228字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2096-4706.2019.17.011
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 杨永前 4 7 1.0 2.0
2 程蒙 2 10 1.0 2.0
3 赵双芝 2 10 1.0 2.0
4 韩雪龙 2 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
NSGA-Ⅱ
生物地理算法
BIPV
动态回收年限
Pareto最优解
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
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
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45
总被引数(次)
3182
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