考虑多目标优化模型的含分布式电源的无功优化

在配电网的调压过程中,将能够发出无功功率的分布式电源与电容器相结合,分析含分布式电源的配电网无功优化的问题,建立有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的数学模型。在此基础上,应用超效率数据包分析评价方法,明确各目标函数的权重组合方案,把双目标无功优化问题转换成单目标规划问题。并且运用一种新颖的智能优化算法—细菌菌落算法,解决分布式电源在配电网中的无功优化问题。细菌菌落算法根据单群体菌落生长演化过程来寻找最优解,建立了细菌菌落的生成和死亡的寻优机制,并提供了一种新的算法结束方式。通过IEEE-33测试系统验证该算法具有良好实用性和适应性,并且也验证了所提模型的实际意义。     

基于细菌菌落优化算法分布式电源优化配置

分布式电源位置和容量的优化配置可确保其发挥更好的技术经济效用。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综合投资成本以及购电成本最小模型的多目标优化模型,并且提出了一种新颖的智能优化算法细菌菌落算法。细菌菌落优化算法根据单个细菌的生长方式及其群体菌落繁殖的特性演化而来。该算法建立了细菌菌落的生成和死亡的寻优机制,并提供了一种新的寻优算法的结束方式。最后,通过算例验证所提算法具有良好实用性和适应性,并且也验证所提模型的实际意义。     

基于细菌菌落优化算法的分布式电源优化配置

分布式电源(Distributed Generation,DG)的合理规划可确保其发挥更好的技术、经济效用,因此对分布式电源优化配置具有重要的意义。建立了以有功网损最小为目标函数的优化模型,提出一种新型智能仿生优化算法,并将其应用在分布式电源优化配置问题的求解中,细菌菌落优化算法(Bacterial Colony Optimization,BCO),通过模仿细菌个体信息交流机制,建立细菌个体的寻优共享机制。另外该算法建立了一种新的循环结束方式,迭代会随着细菌个体的消失,自然结束,并且能够保持一定的精度。通过算例验证所提算法具有良好实用性和适应性,并且也验证所提模型的实际意义。     

含分布式发电的配网在细菌群体趋药性算法下的无功优化

文章以含分布式发电的配网无功优化为研究对象,在传统调压方法的基础上,将分布式电源融入到配电网无功补偿当中,提高了系统电压水平的同时有效降低了电力系统网损;对细菌群体趋药性算法BCC进行了改进,将线性幂函数混合映射混沌模型和微进化分算子引入到该算法当中,使得细菌感知范围和移动速度实现自适应调整,算法的全局搜索能力和寻优速度有所提高。最后,通过所举算例验证了算法的有效性和分布式电源融入到无功补偿的必要性。     

包含分布式电源的配电网无功优化

将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合,研究了包含分布式电源的配电网无功优化问题.利用基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法实现无功优化,建立了无功优化问题的多智能体免疫模型.利用多智能体系统实现在寻优过程中动态改变抗原,在亲和度成熟过程中引入聚类竞争克隆机制和混合变异算子,以保存种群的多样性,同时...     

基于改进蝙蝠算法的含分布式电源配电网无功优化

针对分布式电源接入传统配电网后,导致传统配电网的网络损耗增加和节点电压偏差增大等问题,提出一种计及分布式电源并网逆变器无功输出的优化策略。首先建立含分布式电源的配电网无功优化模型;然后基于前代回推算法计算配电网的潮流分布;进而利用改进蝙蝠优化算法对模型进行求解,有效地避免了求解陷入局部最优解,获得了分布式电源并网逆变器最优的无功输出;最后通过Matlab搭建IEEE-33节点含分布式电源的配电网模型进行仿真实验,仿真结果证明了所设计的无功优化策略的有效性和可行性。     

考虑负荷不确定性的分布式电源的长期优化配置

针对负荷不确定性影响分布式电源控制和优化问题,建立了考虑负荷不确定性的以有功网损最小为目标函数的分布式电源长期规划模型。采用细菌菌落优化算法求解分布式电源优化配置问题,该算法建立了一种循环结束方式,迭代次数随着细菌菌落的消失自然结束,并且能够保持一定的精度。最后通过IEEE-33测试系统验证了考虑负荷不确定性的分布式电源规划模型实际意义,同时验证了细菌菌落优化算法在求解该问题的适应性和有效性。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

基于分布式光伏的配电网无功优化

本文提出一种含光伏电源的配电网多目标无功优化模型,为解决分布式电源接入配电网引起的电压偏差、有功网损增加等问题,本文建立了无功优化模型,基于传统的粒子群算法,提出一种改进的粒子群算法,最后,在IEEE33节点配电系统中进行算例仿真分析,仿真结果验证所提方法的有效性。     

考虑分布式电源接入配电网规划优化研究

在配电网的规划研究过程中应将分布式电源的接入问题放在首位。首先,从综合投资最小的角度考虑,构造分布式电源接入后的配电网多目标优化模型。其次,提出了一种改进的混合种群遗传算法,解决了传统遗传算法的单一性问题,增强了算法的收敛能力。最后,应用算例验证所提规划模型和算法的有效性,结果表明所提规划模型和算法可明显降低运维成本,与常规遗传算法对比,迭代速度更快,寻优能力更强。