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建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路有功网损运行费用最小为目标函数,并应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。 相似文献
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合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划 总被引:5,自引:0,他引:5
合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的.应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度.对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性. 相似文献
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李磊王俊熙贺易詹鹏刘方方汤弋 《高电压技术》2017,(4):1263-1270
针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。 相似文献
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《高电压技术》2017,(4)
针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。 相似文献
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分布式电源优化布置与定容是智能电网发展中的重要课题之一,合理地对分布式电源进行选址和定容对于配电网规划非常重要。在研究分布式电源规划的基础上,建立了以有功网损最小为目标函数的优化模型,用罚函数法将分布式电源规划问题转化为无约束问题,并首次将量子粒子群优化算法应用到分布式电源选址和定容问题的求解中。对IEEE 33节点配电测试系统进行仿真计算,将仿真结果与标准粒子群算法进行比较,验证了量子粒子群算法具有一定的收敛性和适应性。 相似文献
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本文对粒子群算法的基本概念、数学模型以及算法步骤等进行了简单介绍,为解决目标优化问题提供了新的理论依据和高效的解决方案。通过进行粒子群算法在标准14节点配电网规划的仿真计算,在满足配电网辐射性与连通性的要求,以及功率平衡、线路潮流与节点电压不越限等约束条件的基础上,使配电网的网损最小,并针对含有和不含有DG的配电网两种规划的结果进行比较和分析。算例的结果说明,引入DG后可以优化配电网结构,降低网损。 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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针对企业供配电系统分布式电源规划问题,以企业节能效益最大化为目标,建立企业分布式电源优化配置模型。采用改进粒子群算法进行求解,将参数自适应调节、粒子交叉、模拟退火算法融入粒子群算法,有效提高了粒子群算法的寻优效率。采用IEEE33节点配电系统进行了算例仿真分析,仿真结果表明,利用此模型对分布式电源进行优化配置后,配电网损耗降低、电压质量显著提高、企业节能经济效益得到最大化提升。算例有效验证了优化配置模型与改进粒子群算法的可行性。 相似文献
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《电工技术学报》2010,(7)
针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量的百分数作为模糊控制器的输出,并根据参数设置经验建立了相应的模糊控制规则,使其能够自适应地调节粒子群优化算法的参数;对调节后粒子新位置的优劣,则通过采用模拟退火算法调节粒子的适应度来加以评价。最后,采用改进后的粒子群优化算法对多目标无功优化模型进行了求解。IEEE30节点和IEEE118节点的标准电力系统算例验证了本文所提出的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法的有效性和可行性。 相似文献
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《电力系统及其自动化学报》2017,(11)
为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法。该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛。选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果。 相似文献
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针对分布式电源(DG)规划问题,建立配电网网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标DG规划模型。采用模糊集理论将多目标优化问题单一化,通过使总体满意度最大化,提升整体性能。同时采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对建立的模型进行求解,在一定程度上克服了基本粒子群算法容易早熟收敛的问题。在IEEE 33节点配电网系统上进行仿真计算,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。 相似文献