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分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。 相似文献
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在能源紧缺、污染严重的时代背景下,分布式电源迅速普及。含分布式电源的配电网规划研究日益增多,而将分布式电源以微电网的形式考虑到配电网规划之中还鲜有研究。将不同类型的分布式电源、储能装置以微电网的形式接入配电网,充分考虑微电网加入对变电站规划和网架规划产生的影响。基于微电网系统模型,分别建立配电网规划中变电站选址定容模型及网架规划模型,利用改进粒子群算法求解上述两个多目标非线性化模型,并计算由微电网带来的变电站容量削减量及配电网故障时的可避免停电损失费用。以IEEE50节点为算例验证此模型,算例验证了所提模型有利于提高系统的可靠性和经济性,优化了网架结构,具有实际工程参考意义。 相似文献
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分布式电源的接入会对电力系统的潮流分布造成影响,进而影响配电网的线损。基于配电网理想模型,分析得出含分布式电源的配电网线损受到分布式电源容量、接入系统位置、运行方式等的影响。仿真计算结果表明,分布式电源容量较小时宜靠近负荷侧,容量较大时宜规划在变电站附近,有助于降低线损及平衡配电网电压水平。 相似文献
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建立以经济和环境效益为目标的配电网扩展规划模型,采用蒙特卡洛方法模拟分布式电源的出力,提出改进自适应遗传算法优化分布式电源的位置、容量以及新建或升级改造线路。该算法采用隐形编码方式,根据每代个体的适应度函数调整交叉算子和变异算子,并且借助图论知识给出了不可行解的修复方案。环境因素引入优化方案使配电网扩展规划取得了良好的经济和社会效益。算例表明,文中提出的方法能够得到合理的配电网扩展规划方案。 相似文献
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考虑分布式电源对配电网网架结构的影响,在分布式电源容量和位置均未定的情况下,采用内外层双层规划的方法对配电网线路结构、分布式电源位置和容量进行综合优化。将政府补贴政策引入目标函数,鼓励清洁能源的使用,建立节省综合经济成本最多的目标函数模型。内层在引进分布式电源位置和容量的情况下,在遗传算法中引进组织膜计算中的交流规则来增强全局寻优能力和计算能力,从而实现对网架结构的扩展规划;外层采用新型混合粒子群算法对分布式电源的位置和容量进行确定。算例表明,该算法应用于含分布式电源的配电网扩展规划中,节约了经济成本,提高了用电可靠性,验证了算法的有效性。 相似文献
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分布式电源接入配电系统,有利于降低配电系统网损。提出了分布式电源接入配电系统的优化规划方案,用于确定分布式电源在配电系统中的最优接入位置和容量。首先,通过网损灵敏度分析明确各节点对系统网损的贡献度,确定分布式电源对网损改善的最优接入点;之后,以配电系统网损最小为目标函数,建立分布式电源接入规划模型。同时引入了分布式电源接入效益系数用于保证接入的分布式电源对网损降低具有较高效率;最后,通过IEEE 33节点系统对设计的规划方案进行说明,分析了算法的有效性。 相似文献
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电力系统负荷恢复问题的混合遗传算法求解 总被引:3,自引:0,他引:3
对电力恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究,把电力系统的负荷恢复问题建模为带众多约束条件的0?1背包问题,并设计了一种将贪心算法与改进遗传算法相结合的改进混合遗传算法来对问题进行求解.在遗传算法之前,先用贪心算法生成该问题的贪心解,然后让每一代中有着最差适应度的个体无条件的变为此贪心解,使最终结果至少不会比贪心法差.解决了系统在负荷恢复过程中的潮流计算问题,采用先求系统的频率变化,然后再计算潮流分布的方法,将约束条件和目标函数融合在一起,通过建立一种偏序关系,避免了罚函数选择参数的困难.利用贪心算法求解背包问题的快速性和多父体杂交的非凸组合技术,使算法具有求解的快速性和在解空间内搜索的遍历性.算例求解结果表明了该算法在负荷恢复问题中的有效性. 相似文献
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改进的遗传算法在中期发电规划中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了发电扩展规划的基本数学模型。为了满足日益严峻的电网调峰问题,在发电扩展规划模型中引入了峰谷差约束,然后讨论了应用于发电扩展规划的简单遗传算法的交叉和变异因子固定不变和有时进化缓慢的缺点。提出了一种改进的遗传算法。该算法能根据父代群体的进化质量动态地调整交叉和遗传因子,使进化群体始终探测新的超平面并获得新的最优个体,能克服过早收敛,也不易陷入局部最优解,从而有效地改善了算法收敛速度和最好解。最后给出了上海市2000-2007年的中期发电扩展规划的实际算例,分别用简单遗传算法和改进遗传算法进行了计算。计算结果表明,改进的遗传算法由于能自动调整遗传因子,在进化过程中能激励所有个体协作共同度过进化停滞期而能获得较优解。 相似文献
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针对考虑分布式电源和负荷不确定性的配电网风光储综合规划问题,首先以概率模型表征分布式电源和负荷不确定性,并基于改进半不变量法求解概率潮流;然后考虑投资成本、碳成本、经济收益和电压改善等,以综合效益最大为目标,建立考虑无功补偿装置的风光储综合规划模型,并提出基于食肉植物算法(carnivorous plant algorithm,CPA)和协同进化算法(coevolutionary algorithm,CA)进行求解。该算法将待求解的多主体综合规划问题分解为分布式电源、储能和无功补偿装置3个子规划问题,并基于CPA对每个子问题进行求解,然后通过生态系统协调各种群进化,获取最优规划方案;最后在IEEE33节点和IEEE69节点算例中验证了模型的合理性和求解算法的高效性、普适性。 相似文献
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为了充分利用风能,提高分布式风电源在配电网规划中的经济性和可靠性,提出一种分布式风电源(DWG)和联络线协调规划的方法。先通过分析DWG和联络线之间位置不同对供电可靠性的影响,提出了考虑DWG和联络线影响的事故负荷损耗指标 (CLLI)评估算法。在此基础上建立分布式风电源和联络线投资综合最小、网损最小以及供电可靠性最佳的多目标规划模型,应用非劣排序遗传算法优化得到分布式风电源的位置、容量和联络线的位置。IEEE33算例结果表明,该方法能得到合理的分布式风电源位置容量与联络线位置方案。 相似文献
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人工鱼群算法在配电网网架规划中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
为解决配电网规划的多约束复杂优化组合问题,在中压配电网网架规划中以基本的人工鱼群寻优框架为基础,根据配电网的辐射性约束特点,设计和应用了一种适合配网规划的新现代启发式算法—人工鱼群算法。该法以年费用最小为目标函数建立配网规划的数学模型,以可能建设的所有线路为优化变量,采用二进制编码和"根节点融合法"对人工鱼种群初始化,给出以保证"基本辐射性"的觅食、聚群和追尾行为算子为基础的寻优策略,保证了寻优过程中多数的解方案可进行配网潮流计算。对一个10节点的中压配电网规划算例计算的结果表明:该算法能快速获得规划问题的最优解,且具有很强的全局搜索能力,用于配电网规划是可行的、有效的。 相似文献
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针对配电网中分布式电源(DG)不合理规划引起供电性能下降的问题,文中提出了一种在风-光-储接入情况下的配电网两阶段规划与配置方法。第一阶段通过计算节点有功网损灵敏度确定风-光电源的接入位置和容量,第二阶段以储能接入容量最小,系统电压稳定指标最大,负荷缺电率最小建立多目标规划模型,同时结合节点平均等效负荷对储能充/放电进行管理。为提高第二阶段多目标问题的求解精度,提出了一种基于多目标粒子群算法的混合智能求解算法用于求解第二阶段模型,最后利用序数偏好法(TOPSIS)选出储能最优接入方案。为验证本文所提方法的有效性在IEEE-33节点系统上设置四种场景进行仿真测试,结果表明所提方法可以明显改善配电网的运行情况,给相关规划与配置提供借鉴与参考。 相似文献
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为了解决不规则区域内多无人清洁车区域覆盖路径的全局规划问题,提出一种基于分步遗传算法的区域覆盖方法。 首
先,将目标区域依据清洁车大小进行栅格化,将多车辆区域覆盖路径规划问题转化为多旅行商(MTSP)问题。 然后,使用分步
遗传算法求解多旅行商问题:第 1 步采用模糊 c 均值聚类方法将求解多旅行商问题转化为求解多个单旅行商(TSP)问题;第 2
步使用了分步遗传算法对每个单旅行商问题进行求解,并使用杂草入侵算法中子父代共存的思想对遗传算法的选择机制进行
改进。 最后,分别在模拟的校园场景和小区场景中进行仿真实验。 实验结果表明,在两个场景中提出的方法能够实现多无人清
洁车完成区域路径覆盖,提出的分步遗传算法比分组遗传算法收敛速度更快;在校园场景中,提出的分步遗传算法相比于分组
遗传算耗时减少 54%,最优解路径长度减少 38%;在小区场景中,提出的分步遗传算法相比于分组遗传算耗时减少 55%,最优
解路径长度减少 44%。 相似文献