基于有功网损最优的分布式电源规划.pdf

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1、第39卷第21期电力系统保护与控制Vol.39No.212011年11月1日PowerSystemProtectionandControlNov.1,2011基于有功网损最优的分布式电源规划朱勇，杨京燕，张冬清（华北电力大学（北京），北京102206）摘要：研究了分布式电源的优化规划问题。在分布式电源单个容量、个数和位置未知的情况下，建立了包含分布式电源的配电网有功网损目标函数，模型中引入了电压水平约束，并将其转化为惩罚因子的形式并入目标函数。运用Matlab软件编写了粒子群算法和配电网潮流计算程序，采用改进的自适应权重粒子群算法进行目标函数寻优

2、，最后得到了有功网损最小的分布式电源接入方案。通过算例分析，验证了该模型及方法的正确性和有效性。关键词：分布式电源；优化规划；粒子群算法；智能电网；有功网损PlanningofdistributedgenerationbasedonoptimalrealpowerlossesZHUYong，YANGJing-yan,ZHANGDong-qing（NorthChinaElectricPowerUniversity，Beijing102206，China）Abstract：TheoptimalplanningofDistributedGenerati

3、on（DG）isresearched.Undertheconditionthatthesinglecapacity，numberandpositionofDistributedGenerationareuncertain，anoptimalobjectivefunctionofactivepowerlossfordistributionnetworkwithDGisestablished，andthevoltagelevelconstraintisintroducedwhichismergedintoobjectivefunctioninthef

4、ormofpunishmentfactor.TheParticleSwarmOptimization（PSO）algorithmandthecalculationprogramofpowerflowareprogrammedbasedonMatlabsoftware.AnimprovedPSOalgorithmisusedtooptimizetheplanningofDGandtheoptimalschemeisattainedatlast.Throughthecaseanalysis，themethodisprovedtobecorrectan

5、deffective.Keywords：DG；optimalplanning；PSOalgorithm；smartgrid；realpowerlosses中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674-3415(2011)21-0012-05文献[6]采用了改进的遗传算法，对分布式电源0引言的选址和定容进行了寻优，但是遗传算法存在算法目前，大电网与分布式发电相结合被世界许多复杂，计算速度慢，有时会收敛到局部最优解等不能源、电力专家公认为是能够节省投资、降低能耗、足。文献[7]采用了改进的粒子群算法进行电力系统提高电力系统可靠性和灵活性的主

6、要方式，是21世机组的组合优化。文献[8]用粒子群算法对基于电能[1]纪电力工业的发展方向。而要实施这种结合，智质量的DG接入进行了优化。文献[9]建立了风力发能电网将发挥至关重要的作用。电、光伏发电、燃气轮机发电三种不同的发电模型，2009年上半年，国家电网公司首次向社会公布采用粒子群算法确定了各种不同发电形式的优化容了“智能电网”发展计划，到2020年，可全面建成量配置。可见，粒子群算法对于求解优化问题是一[2]统一的“坚强智能电网”，在这样的背景下，分种有效工具。布式电源将会得到广泛应用。然而，分布式电源的本文根据配电网的特点，采用快速辐射

7、型配网位置和容量会对配电网的很多方面产生影响，比如潮流计算方法，并结合粒子群算法进行目标函数寻[3]电能质量、电网可靠性、配网损耗、继电保护等。优，得到了分布式电源的最优接入方案。DG接入后，单辐射网络变成双端或多端网络，从1配网潮流计算而给继电保护的设置和动作值的整定增加一定的难[4]度。分布式电源的接入位置及容量不当，不仅会分布式发电通常在66kV以下的配网电压等级[5]增加网损，还会降低可靠性水平。因此，分布式并网，对于配电网，一般都是闭环配置，开环运行，电源的优化规划显得十分重要。以辐射的形式向用户供电。文献[10]提出了一种包朱勇，等基

8、于有功网损最优的分布式电源规划-13-含分布式电源的快速辐射型配网潮流计算方法。如⎛⎞22⎜⎟Pi−1+Qi−1（8）PrLoss=⎜⎟