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陈海东 《电力系统保护与控制》2015,43(21):106-111
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。 相似文献
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为提高电网的电压水平和降低线路损耗,在分布式电源选址与定容的基础上,加入了无功优化。根据分布式电源出力情况,将计及无功优化的分布式电源选址与定容问题分解成分布式电源并网和切除两种模式,即DG满出力时配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度综合目标最优和DG零出力时电压合格为约束条件下的配电网网损最小,通过加权法将多目标转换成单目标。运用免疫算法对含分布式电源的33节点的配电系统进行算例分析,证明了计及无功优化的分布式电源选址定容的优越性。通过无功优化和分布式电源选址定容的优化分析,得出了当同时考虑两者时,优化效果最佳。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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研究含典型风、光分布式电源的配电网动态无功优化问题,以分布式电源和电容器组的无功调节能力作为控制变量,建立了考虑电容器组投资成本、系统有功损耗及电压偏差满意度的多目标优化数学模型。将一种新型的万有引力优化算法用于有源配电网动态无功优化。对IEEE-33节点系统进行仿真计算,结果表明万有引力优化算法具有很好的全局搜索性能,验证了所提方法的合理性与可行性。 相似文献
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针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法(ISFLA)的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法(SFLA)的算法框架中引入克隆选择算法(CSA),在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的电力系统无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:1,他引:1
应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。 相似文献
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Naoya Nakagawa Atsushi Ishigame Keiichiro Yasuda 《IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering》2009,4(1):130-132
This paper presents a new Particle Swarm Optimization (PSO) technique with velocity control. In the proposed method, we lead the particles from intensification to diversification by adding a random number to the velocity of the particle depending on the distance from global best position (gbest), and thereby the particles can search widely in the search space. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc. 相似文献
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针对大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)和可再生能源接入背景下主动配电网的实时随机调度问题,提出了一种结合短期预测信息和长期值函数近似的双层实时调度模型。为应对大量EV接入后的维数灾问题,首先提出双层调度框架,上层建立EV集群模型,下层根据EV特性提出功率分配算法对每辆EV制定充电计划,实现上层集群指令的完全消纳并满足各EV充电的需求。同时,为应对EV行为、实时电价及可再生能源出力不确定性的问题,实时优化时采用预测算法预测短期内未来接入的EV行为、可再生能源最大出力与实时电价,并通过值函数近似评估短期决策后系统的值函数,从而实现EV集群充电计划、可再生能源调度计划与购电计划的实时分阶段决策。仿真算例表明,所提模型可以实现大规模EV接入下主动配电网的实时随机调度,同时具备良好的鲁棒性。 相似文献
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电磁装置优化设计的改进禁忌算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过引入细化搜索过程、提出连续变量空间离散的新技术和邻域产生的新规则、存储已搜索过的状态空间等措施 ,本文给出了一种改进禁忌算法。为验证算法的可靠性 ,给出了典型数学函数和实际工程问题的数值计算结果。 相似文献
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