基于多目标协调内点法的分布式电源配置.pdf

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1、·电气与自动化·张怀德，等·基于多目标协调内点法的分布式电源配置基于多目标协调内点法的分布式电源配置张怀德，张建生，李蓓(1．河海大学能源与电气学院，江苏南京210098；2．常州工学院，江苏常州213002)摘要：分布式电源并网，对系统的网络损耗、可靠性等会带来影响，且其影响程度与分布式电源的位置和容量密切相关。在求解电力系统优化问题上，为充分利用内点法的收敛快、精度高的优点，把传统的选址定容模型，采用内点法进行连续求解。并提出一种多目标函数归一转化成单目标函数，采用协调参数使两个子函数达到优化效果，进行选址定容。建立

2、以网络有功损耗和节点电压水平最小为目标函数，对改进IEEE30节点的系统进行测试，结果表明，基于多目标协调内点法是有效和实用的。关键词：内．董法；选址定容；多目标函数；有功损耗；电压水平中图分类号：TM02文献标志码：B文章编号：1671—5276(2014)02．0167—03DistributedGenerationAllocationBasedonMulti．objectiveCooperativeInteriorPointMethodZHANGHuai．de，ZHANGjian—sheng，LIBei(1．Col

3、legeofEnergyandElectricalEngineering，HohaiUniversityNanjing210098，China；2．ChangzhouInstituteofTechnologyChangzhou213002，China；)Abstract：Integrationofdistributedgeneration(DG)tothepowergrid，ithasagreatimpactonpowerlossandreliabilityofdistributionsystem．Thedegreeof

4、impactiscloselyrelatedwiththeplacementandsizingofDG．Theinteriorpointmethodiswidelyusedtosolvethediferenttypesofoptimizationproblemsinelectricpowerdomain．Theauthorsusethetraditionalplacementandsizingofdistribu-tedgenerationmodelduringthesolutionofcontinuousvariabl

5、esandmakefulluseoftheadvantagesofconvergenceperformanceandhighaccuracyinIPM．Itisproposedthatamulti·objectiveoptimizationmodelisconve~edtomono—objectiveoptimizationmodelbasedoncoordinatecoeficientWtoobtainitsoptimalplacementandsizing，inordertominimizenetworkpowerl

6、ossandvoltagede—viation．Thisapproachisefectiveandpractica1．Keywords：interiorpointmethod；placementandsizing；multi-objectionfunction；activeloss；voltagelevel上存在不足。在解决多目标问题上，基于Pareto最优意义0引言的协调各目标函数之间的关系14]；采用模糊理论适合描述不确定性及处理不同量纲及互相矛盾的多目标优化问当今，分布式电源在配电网得到广泛的运用，快速题，把多目标

7、函数转换成单目标函数，通过模糊选择控的发展。DG有利于减少用户的电能花费，缓解电网的制实行。这些处理方法和人工智能算法具有很好的结拥堵，在负荷集中点安装环保能源，可以提高电压稳定合性，对于内点法不能很好的实现。基于此，论文从另一性，减小网络损耗，缓解储备容量⋯。DGs一般指发电个角度考虑分布式电源的选址定容，充分利用内点法收敛量在1kW到50MW之间，安装在负荷集中区的发电性好，精度高等优势。电源。近年来，国内外的大量的学者在这方面做了大量的研1多目标模型究。SudiptaGhosh等采用牛顿拉夫逊求解网损和花费最小的D

8、Gs的位置，获得最大的经济效益j。LuisF等采用1．1目标函数多期交流优化潮流求解能耗最小的确定DG位置J。IsrsfilHussain和Anjan采用DE方法以网损最小进行选址I)以有功网损最小：定容J。M．F．Alhajri等采用FSQP方法以网损最小进行=P=∑G(+一2cos0)(1)选容J。但是对于多目标