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基于改进粒子群算法的配电网分布式电源优化规划

李咏凯  
【摘要】:随着化石燃料的日益枯竭及其带来的环境问题,世界各国都在不遗余力地发展以可再生能源为主的分布式发电技术。分布式发电具有减轻环境污染、改善电能质量、提高供电可靠性、能满足能源可持续发展等众多优点,因此分布式发电与大电网相结合,是综合利用现有资源和设备、为用户提供可靠和优质电能的最佳方式,这也对分布式电源规划提出了新的挑战。 本文建立了计及环境效益最大,投资成本最小,网络损耗最小,节点孤岛运行时停电损失最小的分布式电源多目标规划的新模型,在环境效益方面,考虑了污染物的环境价值以及对污染物的排放实行罚款。针对传统智能优化算法在求解分布式电源规划时会出现收敛速度慢,精度低的问题,提出一种改进的粒子群算法(IPSO)。该算法首先通过单纯形法提高初始粒子的质量,而后基于模糊推理的思想,利用模糊控制器自适应动态调节算法的参数,并采用模拟退火算法调节粒子的适应度来评价粒子调节后新位置的优劣。最后以33节点配电网系统为算例对分布式电源进行多目标规划,结果验证了所提模型的合理性和算法的可行性和鲁棒性。


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