聚类算法在多变压器选址中的应用研究

为有效解决一定区域内多台变压器选址问题,提出了一种聚类算法下基于导线选型策略的多变压器选址优化模型。该模型根据电力负荷的分布情况和变压器数量,确定变压器的初始位置,再利用负荷点与变压器位置的远近进行聚类调整。通过对变压器的位置优化和供电范围进行合理分配,可以进一步降低线损及提高经济效益。在运用聚类算法的同时,还引入了实际情况下的电缆的选型策略,使它接近实际情况。将该算法应用到一个算例中,其计算结果与传统方法的比较结果表明,所提模型在多变压器优化选址和降低变压器线损方面均优于传统方法。     

基于改进花授粉算法的光伏MPPT控制研究

针对传统光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法在解决局部遮荫环境下系统跟踪灵活性和时效性差,以及稳态输出振幅过大等问题,提出了基于改进花授粉算法(IFPA)的光伏最大功率跟踪控制策略。在对光伏阵列输出特性曲线进行分析的基础上,通过引入t-分布扰动机制和变异策略,分别对经典FPA算法的异花全局授粉过程与自花局部授粉过程进行优化,构建了基于IFPA的光伏最大功率点跟踪模型。以{3*2}的光伏阵列为例进行仿真实验,结果表明所研究模型在动态遮荫下的最大功率点跟踪速度较改进前大幅提高,系统在稳态时的震荡明显减小。