含分布式电源的配网重构改进算法

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1、第35卷第12期华电技术Vo1.35No.122013年l2月HuadianTechnologyDec.2013含分布式电源的配网重构改进算法孙洪硕,胡延林(1.石家庄铁道大学土木工程学院,河北石家庄050043;2.北京兴华景成科技发展有限公司,北京100048)摘要:分布式发电技术被认为是解决人类社会未来能源危机的最可能、最有效途径。分别从网络可行解、最优解等方面分析了分布式电源接入对配网重构的影响,并实现了含分布式电源的配网重构。同时对配网重构算法进行了研究,在差分进化法的基础上提出了改进算法,并在IEE

2、E33标准算例上对改进算法进行了对比验证。结果表明,改进差分进化算法不仅计算效率有了较大提高,全局寻优能力也要优于改进前的差分进化算法。关键词:分布式电源;配电网络重构;最优解;差分进化算法中图分类号:TM711:TM727.2文献标志码:A文章编号:1674—1951(2013)12—0004—030引言1配网重构数学模型分布式发电DG(distributedgeneration)具有减1.1目标函数轻环境污染、降低终端用户费用、降低线路损耗、改本文以网损最小为目标建立如下目标函数:善电能质量和提高供电可靠性

3、等特点,近年来受到minf:∑b1等,(1)了全世界的关注¨J。将DG系统集成到现有的配电u系统中,是今后DG技术的发展趋势。式中:,为网损,可通过潮流计算求得;b为支路数;但是,大量的DG接入配电网会对配电系统的为开关i的状态变量,k=0表示开关打开,k=1结构和运行产生很大影响。研究DG接入后配电系表示开关i闭合;为支路i的电阻;,Q为支路i末统运行优化技术,对促进DG技术发展和保证未来端的有功功率和无功功率;U为支路i末端的节点配电系统的安全、高效运行具有重要意义。配网重电压。构¨就是通过调整网络中分段开

4、关和联络开关的1.2约束条件组合状态,寻找某一供电路径,以达到降低网损、消配电网络的约束条件一般包括网络拓扑约束、除过载、改善电压质量、提高供电可靠性的目的。潮流约束和运行约束。配网重构是一个多目标非线性组合优化问题,(1)网络拓扑约束。网络拓扑应满足无环、无常规的数学优化方法存在组合爆炸现象,很难有效孤岛的辐射状结构。解决问题J。目前有很多启发式以及人工智能算(2)潮流约束。法应用于重构,主要有支路交换法I4J、最优流法、S=S+.s,(2)遗传算法、禁忌搜索法、粒子群优化算法以及这式中:k一1和k为支路的首

5、末端母线;5和S为母些方法的组合优化算法,但这些算法在大量研线一1和k的注入复功率;5从是母线k的复功率究及应用中逐渐暴露出弊端。负荷。本文分别从网络可行解、最优解等方面分析了分(3)运行约束。布式电源接人对配网重构的影响,并实现了含分布式f≤≤,(3)LUk≤Sk电源的配网重构。同时,对配网重构算法进行了研一究,在差分进化法DE(differentialevolutionalgorithm)式中:和分别为母线k的电压幅值的下的基础上提出了改进算法IDE(improvedDE),并在限值和上限值;5是支路k的首

6、端注入复功率5标准算例上对改进算法进行了对比验证。结果表明,的上限值,即支路k的容量限制。改进差分进化算法不仅计算效率有了较大提高,全局2重构算法寻优能力也要优于改进前的差分进化算法。2.1差分进化算法’收稿日期:2013—10—12差分进化算法由Storn和Price等人在1995年基金项目:国家自然科学基金项目资助(51078243)首次提出,具有简单易用、控制参数少、收敛速度快第l2期孙洪硕,等:含分布式电源的配网重构改进算法·5·等特点,并凭借其良好的全局寻优能力成功应用于F=Fi+(F一Fi)×诸多领

7、域。{,(X(g))一,。(g))lrDE算法包括以下操作:变异、交叉、选择。设I(g))一X,(g))l’X(g)=[。(g),:(g),⋯,(g)]为第g代的第式中:I厂(X,(g))X(g))和(g))分别为i个个体,n为个体编码长度。变异操作中,。(g),X(g)和X(g)的适应值。适应值之差反映了个体之间的空间距离;F和Fi为缩放因子(g+1)=X1(g)+F((g)一的上、下限,一般取0.9和0.1。(g)),(4)2.2.2交叉概率c的优化改造策略式中:M(g+1)为。(g)变异后向量;。(g),

8、交叉概率c控制着一个试验向量参数来自随X(g),X(g)为第g代中3个随机个体,并且满足机选择的变异向量而不是原来向量的概率。c越i构r1,r2,r3;F为缩放因子,一般小于1。大,越有利于局部搜索和加速收敛速率;C越小,越交叉操作是将变异向量(g+1)和目标向量有利于保持种群的多样性和全局搜索。动态化的c置(g)进行交叉,生成测试向量(g+1)。能够使算法在全局搜索的前期以较高的概率

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