基于自适应遗传算法的配电网DG选址与定容

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1、2014年6月吉林电力Jun．2014第42卷第3期(总第232期)JilinElectricPowerVo1．42No．3(Ser．No．232)基于自适应遗传算法的配电网DG选址与定容LocationandSizingofDistributedGenerationinDistributedNetworkBasedonSelf—adaptiveGeneticAlgorithm张力，郑立，张尧(t．吉林省电力勘测设计院，长春130022；2．华南理工大学电力学院，广州510641)摘要：以配电网规划投资为考虑因素，建立了含分布式电源

2、(DG)的配电网规划经济性模型，以折算到每年的DG的投资运行费用、线路运行费用及引入DG后购电费用最小为目标函数，采用自适应遗传算法解决DG布点规划问题。通过对某地35节点低压配电网算例进行仿真计算，验证了本文算法的有效性，并得到了DG较为合理的安装位置和接人容量。关键词：分布式电源(DG)；配电网规划；选址定容；遗传算法Abstract：Economicmodelofpowerdistributionnetworkplanningwithdistributedgenerations(DGs)hasbeenestablishedwi

3、ththeconsiderationofdistributionnetworkplanninginvestment．ConvertedannualDGoperationcost，transmissionlineoperationcostandelectricitypurchasingCOStcontainingDGaresetasminimizedgoalfunction．Self—adaptivegeneticalgorithmhasbeenadoptedtosolvethesittingandsizingissueofDG．Si

4、mulationoncertainlow—vo]ragedistributionnetworkcontaining35nodesverifiestheeffectivenessofthealgorithminthispaper．Reasonablelocationandintegrationcapacityhavealsobeendetermined．Keywords：distributedgeneration(DG)；distributionnetworkplanning；sittingandsizing；geneticalgor

5、ithm中图分类号：TM715．3文献标志码：A文章编号：1009～5306(2014)03—0018—04随着分布式电源(DG)越来越多的接入配电网，用最小为目标函数的配电网规划经济模型，最后应使配电网由一个无源网络变为有源网络，合理地对用白适应遗传算法对DG进行优化配置，并得到DG进行选址和定容显得尤为重要，由此衍生出诸DG的优化配置方案。如电能质量、供电可靠性、安全性、经济性等与配电网相关的供电问题_1]。分布式电源选址与定容属于1计及DG的配电网潮流计算多变量最优化求解问题，国内外已有众多学者对此进行了研究。文献E33在已知

6、分布式电源总容量的情图1所示为一条典型的配电网辐射状线路，在况下，以实现最小配电网网损为目标，采用禁忌搜索负荷节点i上安装有DG。根据配电网络的特点，国法对分布式电源的位置和容量进行分解协调。文献内外学者研究了多种潮流计算方法，各有特点和求[4]以利益／成本比为目标函数，利用遗传算法对分解范围。本文中配电网潮流的求解方法依然采用传布式电源的位置和容量进行了优化。文献Es]提出了统的配电网潮流求解方法，即常用的推回代法进行一种配电网扩展规划中进行DG选址定容的方法，2但未考虑算法的收敛性能和搜索能力，容易陷入局部最优解。本文在DG数量

7、、位置和单个电源容量均不确定的情况下，首先采用前推回代法进行含DG的配电网潮流计算，其次建立了以折算到每年的DG的图1含分布式电源的配电网单辐射线路投资运行费用、线路运行费用及引入DG后购电费收稿日期：2014-04～29作者简介：张力(1964)，男，高级工程师，从事电力系统设计及设计管理。·18·2014年6月吉林电力Jun．2014第42卷第3期(总第232期)JilinElectricPowerV01．42No．3(Ser．No．232)计及DG的配电网潮流计算。辐射线路中的潮流可c为购电费用；其中⋯为最大负荷年利用时间；采

8、用如下方程描述l_6]："Ix；P一P一一R一(P2_+Q)／2_一P+PDGPE。为新增负荷总量；P∑DG一∑凡XSDG为DG=1(1)的总有功出力，其中和吣分别为第i个DG的功Q一Q一一X一(PL+Q一2)／一一Q“+QDG率因数