發(fā)布時間：2018-03-23 14:02

  本文選題：分布式發(fā)電　切入點(diǎn)：電壓偏差　出處：《水電能源科學(xué)》2017年11期

【摘要】：為減少分布式發(fā)電(DG)對配電網(wǎng)電壓和網(wǎng)絡(luò)損耗的影響,在考慮DG的接入位置、接入容量及接入方法等因素對配電網(wǎng)影響的基礎(chǔ)上,建立了以潮流方程及DG接入容量為約束、以配電網(wǎng)中電壓偏差和網(wǎng)絡(luò)損耗同時最小、以DG接入容量最大為優(yōu)化目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。在此基礎(chǔ)上,提出了一種多群體自學(xué)習(xí)群搜索算法(MSLGSO),并將其應(yīng)用于求解DG優(yōu)化問題。通過對IEEE33節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)配電網(wǎng)算例仿真分析,表明DG的合理配置可使配電網(wǎng)電壓水平提升和減少有功網(wǎng)損,且所提算法具有良好的實用性和適應(yīng)性。
[Abstract]:In order to reduce the influence of DGG on distribution network voltage and network loss, considering the influence of DG access location, access capacity and access method on distribution network, the power flow equation and DG access capacity are set up as constraints. A multi-objective optimization model with minimum voltage deviation and network loss in distribution network and maximum DG access capacity is proposed. In this paper, a multi-group self-learning group search algorithm is proposed and applied to solve the DG optimization problem. Through the simulation analysis of the standard distribution network example of IEEE33 node, it is shown that the reasonable configuration of DG can increase the voltage level of distribution network and reduce the loss of active power network. The proposed algorithm has good practicability and adaptability.
【作者單位】： 國網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院;山東理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：國網(wǎng)山東省電力公司科技項目(2016A-09) 國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目(2017YFB0902804) 山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2016EEQ21)
【分類號】：TM61;TP18

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本文編號：1653772