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分布式电源的选址和定容会对配电网规划产生很大影响,利用Weibull风速概率分布建立了分布式电源的数学模型,并采用基于隐式编码方式与最优保存策略的遗传算法,对IEEE14节点配电测试系统进行仿真,得到了分布式电源选址和定容的最优规划方案。算例结果表明,分布式电源的接入有效提高了系统的经济性,利用所提算法进行不同渗透率下的分析,为实际含分布式电源的配电网规划提供了一种简化思路。 相似文献
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在配电网故障恢复过程中常出现因电压越限、线路过载等需进行切负荷操作,降低了配电网的供电可靠性。分布式电源(DG)的接入会影响配电网的供电可靠性,但是其影响性质和程度均取决于其接入位置与容量。分析了DG接入对配电网可靠性、电压及网损的影响,并提出了一种DG选址与定容方法:随机生成事故集,以配电网故障平均停电量最小为目标函数,以线路不过载、电压不越限等配电网稳定运行要求为约束条件,利用和声算法搜索最优方案。算例分析表明本方法能提供合理的DG位置与容量方案。 相似文献
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从分布式电源选址定容算法分析入手,对分布式电源选址定容在配电网和微网中应用的差异化方案进行了综述。首先,对分布式电源并网接入的载体——配电网和微网(Micro-Grid, MG),从拓扑结构、对外接口等物理特性和故障前、后运行方式等运行特性进行了分析比较,两种载体存在一定的相似性。然后,从优化目标、优化算法方面分析比较了分布式电源在配电网和微网选址定容的相互借鉴性和差异性,指出:在考虑不同设备接入、不同约束条件的基础上,分布式电源选址定容优化目标通常为经济性和/或可靠性,而在结合具体应用场合时会体现出不同方案的差异性;进而从优化目标的侧重点设定、运行方式的差异、储能接入的位置与容量等方面对分布式电源选址定容问题在配电网与微网中的异同点进行了具体的比较。最后指出在考虑前述异同点以外,还应该对优化目标最终达成度、接入设备的精细化建模程度、网络自身调整能力三个方面进行考虑,使最终选址定容方案能够服务于未来实际工程的需要。 相似文献
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基于自适应变异粒子群算法的分布式电源选址与容量确定 总被引:1,自引:0,他引:1
在不考虑负荷新增节点的情况下进行分布式发电的布点规划,建立了以配电网年运行费用最小为目标的经济模型。模型中针对分布式电源运行费用引入固定安装费用权重因子,更准确地刻画了分布式电源接入后配电网费用的变化。同时,为克服粒子群算法存在的早熟问题,采用自适应变异的粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization algorithm,AMPSO)对配电网中的DG选址和定容进行了优化。通过对IEEE 33节点配电网测试系统进行分析,验证了上述模型的准确性和求解算法的有效性。 相似文献
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分布式风电源选址定容规划研究 总被引:28,自引:2,他引:26
针对风电机组出力的间歇性、波动性,以及负荷变化的不确定性,应用机会约束规划建立了分布式风电源(distributed wind generation,DWG)接入现有配电网的选址定容规划模型,以独立发电商(independent power producer,IPP)收益最大为目标函数,采用随机潮流判断规划方案是否违反节点电压约束和支路功率传输约束。将模拟植物生长算法(plant growth simulation algorithm,PGSA)应用到DWG选址定容规划中。33节点配电系统DWG规划结果验证了模型的合理性和PGSA算法的有效性。 相似文献
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在当今电力系统中,越来越多的分布式电源投入使用。分布式电源一般部署在配电系统负荷中心附近,分布式电源并入电网,对降低网损、维持电压稳定、保证供电可靠性、构建坚强智能电网等都具有十分积极的意义。为了达到上述的积极影响,很有必要对分布式电源的选址和定容进行深入研究。本文以降低网损为目标建立了目标函数,为了获取分布式电源的最优位置和容量,采用了进化规划算法,对IEEE69配电测试系统进行了仿真分析,结果表明该方法准确可靠,并将仿真结果和遗传算法进行了比较,验证了进化规划算法在分布式电源选址和定容中的可行性。 相似文献
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考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规划 总被引:6,自引:0,他引:6
配电网负荷及分布式电源出力呈现明显的时序特性,文中对负荷和分布式电源的典型时序特性进行了分析,以配电网损耗、停电损失为目标,考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型,给出了场景和场景权重的确定方法。应用遗传算法进行求解,采用多段染色体编码方式,根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解,有效地提高了优化效率。IEEE 69节点系统仿真结果证实了时序特性对分布式电源的选址定容有很大影响,验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。 相似文献
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发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法(BFOA)的配电网分布式电源(DG)选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数(LSF)来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。 相似文献
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研究分布式电源(distributed generation,DG)接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)相比,改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm,IFOA)在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。 相似文献
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随着用电负荷的急剧增长,分布式发电成为了当今电力系统的研究热点。为了更好地发挥分布式电源的经济效应,本文首先对分布式电源接入电网后对传统配电网的影响作了分析研究。在此基础上,建立了电源的优化配置模型,确立了以减少节点电压偏移量、降低系统损耗量和提高并网电压稳定度的多目标函数优化模型,并利用自适应混沌粒子群算法进行函数求解。最后通过算例分析,验证了模型的实际效果和求解算法的准确性。 相似文献