含分布式电源的配电网扩展规划研究

建立了分布式电源和线路年综合费用最小、线路损耗最小和分布式电源安装容量最大的多目标函数规划模型,针对多目标优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。网架规划采用离散二进制粒子群算法,分布式电源规划采用改进的粒子群算法。该算法利用Pareto非支配排序和计算拥挤距离方式更新粒子的个体最优位置和全局最优值。针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入Boltzmann学习策略,在算法前期温度较高粒子能够向不同的粒子学习,保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力。在算法后期温度降低粒子群将向全局最优粒子学习,提高收敛速度。最后将该算法应用于某10KV配电网扩展规划,结果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,并且提供了多样化的解集,方便用户根据实际情况灵活选择方案。