【摘要】：在分析了幾種常見分布式電源(distributed generation,DG)并網(wǎng)類型和出力特性的基礎(chǔ)上,對其中3類具有調(diào)節(jié)能力的分布式電源的并網(wǎng)位置和運行出力進(jìn)行了綜合優(yōu)化,以使配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗降到最小。對所提優(yōu)化模型變量進(jìn)行了分離處理,形成了交叉反饋粒子群算法(cross feedback particle swarm optimization algorithm,CFPSO)。對比了基于分離變量思想的分層嵌套粒子群算法(layer embedded particle swarm optimization algorithm,LEPSO)。以某三饋線配電系統(tǒng)為例對提出的模型進(jìn)行了仿真計算,計算結(jié)果驗證了2種算法的有效性。由于實現(xiàn)了變量的完全解耦以及反饋機制的引入,CFPSO算法具有更好的收斂精度,同時大大提高了求解效率。
[Abstract]:Based on the analysis of several common types of distributed power supply (distributed generation,DG) and the characteristics of power generation, three kinds of distributed power sources with adjustable ability are optimized synthetically, such as the position of grid-connected and the running force of three kinds of distributed power supply (distributed generation,DG). To minimize the network loss of the distribution network. The proposed optimization model variables are separated to form a cross-feedback particle swarm optimization algorithm (cross feedback particle swarm optimization algorithm,CFPSO). The hierarchical and nested particle swarm optimization (layer embedded particle swarm optimization algorithm,LEPSO) algorithm based on the idea of separating variables is compared. The proposed model is simulated and calculated with an example of a triple-fed distribution system. The results show that the two algorithms are effective. Because of the complete decoupling of variables and the introduction of feedback mechanism, the CFPSO algorithm has better convergence accuracy and greatly improves the efficiency of the solution.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(513111122) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計劃(“111”計劃)(B08013)~~
【分類號】：TM619

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2359543