基于改进蜉蝣算法的含分布式电源配电网无功优化

近年来，风光等分布式电源（distributed generation,DG）的大规模并网运行给主动配电网无功优化带来新挑战。首先，在对分布式电源无功调控特性进行分析的基础上，针对配电网单相、三相混杂的情况，文中分别建立了考虑三相平衡与不平衡情况下计及DG无功支撑能力的配电网无功优化模型。其次，在蜉蝣算法的基础上，利用Sobol序列生成超均匀分布的初始蜉蝣种群提高算法收敛性；引入自适应重力系数合理化搜索机制和基因突变以增加种群多样性；同时调整越界约束策略以减少无效计算，提出一种改进蜉蝣算法（improved mayfly algorithm,IMA）用于求解含DG的配电网无功优化问题，并给出具体的无功优化流程。最后，通过对改进后的IEEE 33节点和三相IEEE 33节点配电系统进行测试，验证IMA较于其他智能算法在无功优化计算中的优越性。结果表明所提模型和算法能够有效降低配网的有功网损和三相不平衡度，提高各节点的电压水平。