基于改進(jìn)退火粒子群算法的分布式電源選址和定容的規(guī)劃研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著電力技術(shù)的進(jìn)步和電力行業(yè)的持續(xù)發(fā)展，DG(Distributed Generation,分布式電源)得到了廣泛的研究和應(yīng)用。DG并入電網(wǎng)可以節(jié)省投資、降低能耗、提高供電可靠性，但是DG大規(guī)模接入電網(wǎng)，使得電網(wǎng)規(guī)劃、電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)面臨更多不確定因素。同時(shí)，DG并網(wǎng)的位置和容量對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)損、電能質(zhì)量、繼電保護(hù)等方面會(huì)帶來(lái)一定的影響，為保證電網(wǎng)安全可靠運(yùn)行，有必要對(duì)DG的位置和容量進(jìn)行合理規(guī)劃。
　　本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研

2、究的基礎(chǔ)上，分析了目前常見算法的缺陷，以及規(guī)劃模型的不足，提出ISAPSO(Improved Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,改進(jìn)退火粒子群)算法對(duì)DG進(jìn)行選址和定容的規(guī)劃。論文主要完成以下研究?jī)?nèi)容：
　　(1)針對(duì)PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群)算法容易陷入局部最優(yōu)，且后期收斂速度慢的情況，對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。將SA(Simula

3、ted Annealing,模擬退火)算法與PSO算法結(jié)合形成SAPSO(Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,模擬退火粒子群)算法，并且在SAPSO算法的基礎(chǔ)上，引入了遺傳算法中的交叉運(yùn)算與變異運(yùn)算進(jìn)行改進(jìn)，得到了ISAPSO算法。該算法提高了種群的多樣性，能有效地使算法跳出局部最優(yōu)。通過(guò)經(jīng)典測(cè)試函數(shù)分別對(duì)ISAPSO算法、SAPSO算法以及PSO算法進(jìn)行仿真分析，得出ISAP

4、SO算法相比其他兩個(gè)算法具有較高的收斂精度，尋優(yōu)效果明顯增強(qiáng)。
　　(2)采用ISAPSO算法進(jìn)行DG選址和定容的規(guī)劃。首先將DG分別等效為不同的節(jié)點(diǎn)類型，通過(guò)前推回代法求解含不同DG的潮流計(jì)算。在處理PV節(jié)點(diǎn)時(shí)，通過(guò)無(wú)功分?jǐn)傇碓O(shè)定無(wú)功初值，采用無(wú)功補(bǔ)償?shù)姆椒ㄟM(jìn)行功率修正。然后在DG個(gè)數(shù)、位置和單個(gè)電源容量均不確定的情況下，建立了DG選址和定容的經(jīng)濟(jì)費(fèi)用最小的數(shù)學(xué)模型。該模型以DG投資及運(yùn)行費(fèi)用、網(wǎng)絡(luò)損耗費(fèi)用、年購(gòu)電費(fèi)用和環(huán)境污

5、染費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù)，并考慮了潮流約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束、導(dǎo)線電流約束和DG容量約束。最后應(yīng)用ISAPSO算法，實(shí)現(xiàn)DG的選址和定容問題的精確求解。
　　(3) IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)算例仿真表明，采用ISAPSO算法能有效解決DG選址和定容的規(guī)劃問題，將規(guī)劃結(jié)果與 SAPSO算法及 PSO算法進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明ISAPSO算法能夠得到更高經(jīng)濟(jì)效益的規(guī)劃方案。此外，DG接入配電系統(tǒng)后，有提高系統(tǒng)電壓水平的作用，使電網(wǎng)能更加經(jīng)濟(jì)、安全