考慮時序特性的分布式電源多目標優(yōu)化配置.pdf

1、由于環(huán)境問題日益突出以及化石能源的逐漸枯竭，節(jié)能環(huán)保、可靠性高、發(fā)電靈活的分布式電源(DG)受到人們越來越多的研究和利用。分布式電源并入電網(wǎng)，一方面可以帶來巨大的環(huán)境效益與經(jīng)濟效益，且在技術(shù)層面上有利于降低負荷峰谷差、消除輸電線路堵塞;而另一方面，接入位置與容量不當，不僅難以發(fā)揮其潛在優(yōu)勢，還會對電能質(zhì)量、系統(tǒng)損耗、保護裝置等產(chǎn)生嚴重的影響，降低電網(wǎng)運行的安全性、可靠性。因此，對分布式電源的接入方式進行合理布局是十分必要的。
　　

2、針對各類分布式電源出力的隨機性以及負荷功率的間歇性問題，本文對其時序特性進行了詳細的分析，給出了幾種典型分布式電源和負荷在各個季節(jié)中的日時序性功率模型，考慮了日時序性曲線每個時段的各類DG輸出功率以及負荷功率，以提高優(yōu)化結(jié)果的真實性，并在其時序性功率模型的基礎(chǔ)之上，計及了總發(fā)電成本、系統(tǒng)損耗、靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標以及環(huán)境效益四個方面因素的分布式電源多目標決策模型，最后，應用文中改進的多目標自由搜索優(yōu)化算法求解該多目標模型。該算法首先基于多目

3、標函數(shù)建立一種新的適應度機制，每個個體根據(jù)自身在群體中的適應度值大小動態(tài)的調(diào)整下一次搜索的搜索半徑以及搜索步;同時，將每次大步幅搜索后得到的最優(yōu)位置作為下一輪搜索起點，以提高算法在多目標空間中的搜索效率;而對于劣質(zhì)個體，將其與優(yōu)質(zhì)個體進行交叉來增強基因交流通道，改善劣質(zhì)個體的基因，為此，文中引入一種基于相似度結(jié)構(gòu)的交叉算子，該算子隨迭代的次數(shù)的變化自適應調(diào)整交叉閾值以避免無效的操作;最后，為確保最優(yōu)解均勻、寬廣的分布在Pareto前沿，

4、算法采取自適應網(wǎng)格法刪除檔案集中密集值高的個體。選取幾種典型的測試函數(shù)進行仿真計算，根據(jù)收斂性、寬廣性和均勻性三種性能指標將IMOFS算法與SPEA2、NSGA-Ⅱ算法的仿真結(jié)果進行比較分析，結(jié)果驗證了IMOFS算法在處理多目標問題時整體性能十分優(yōu)越。
　　最后采用IEEE-33節(jié)點系統(tǒng)進行多類型DG規(guī)劃模型的仿真計算，對比探討了文中的IMOFS算法與NSGA-Ⅱ的規(guī)劃結(jié)果，并結(jié)合兩者Pareto解集的收斂曲線驗證了IMOFS算法