基于免疫粒子群算法的分布式电源多目标规划-论文.pdf

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1、2015年第43卷第6期陕西电力特别推荐2015，Vo1．43No．6SHAANXIELECTRICPoWERFeaturedFocus基于免疫粒子群算法的分布式电源多目标规划程蒙，周玲，胡传胜，徐辉(河海大学能源与电气学院，江苏南京211100)摘要：针对标准粒子群算法在求解过程中容易陷入局部最优解的问题，提出了一种将免疫算法的免疫信息处理机制和自我调节机制引入到标准粒子群优化算法的新型优化算法，即免疫粒子群优化算法。以分布式电源建设运行费用、有功网损和环境成本最小为多目标函数，建立了分布式电源接入配电网的规

2、划模型，采用免疫粒子群算法对模型进行求解，最终得到分布式电源接入配电网的最优配置方案。以风力发电为例，对IEEE33节点算例进行仿真分析，结果表明，免疫粒子群算法与标准粒子群优化算法和混沌粒子群算法相比收敛速度快、收敛精度高。关键词：免疫粒子群算法；分布式电源；选址与定容；配电网规划；风力发电}混沌算法中图分类号：TM727文献标志码：A文章编号：I673-7598(20l)O6-O(05-O5Multi-objectiveOptimalPlanningofDistributedGenerationBasedo

3、nImmuneParticleSwarmOptimizationAlgorithmCHENGMeng，ZHOULing，HUChuansheng，XUHui(CollegeofEnergyandElectricalEngineering，HohaiUniversity，Nanjing211100，China)Abstract：Itiseasyforbasicparticleswarmoptimizationalgorithmtofallintothelocaloptimalsolution，toaddresst

4、hisissue，anewtypeofoptimizationalgorithmisproposed，whichintroducingtheimmuneinformationprocessingmechanisnlandself—adjustmentmechanismofimmunealgorithmintothebasicparticleswarmoptimizationalgorithm．Aplanningmodelofdistributedgenerationaccessingtodistribution

5、networkisbuilt，whichtakestheminimumcostofconstructionandoperating，powerlossandenvironmentalcostasobjectivefunction．AfinalplanningofoptimalallocationofdistributedgenerationcanbegotbyusingIPSOtosolvethismode1．Takingwindpowergenerationasexample，simulationanalys

6、isoftheIEEE33nodeexampleshowsthattheimmuneparticleswarmalgorithmisfastandprecisecomparedwithbasic&chaosparticleswarmalgorithm．Keywords：immuneparticleswarmoptimizationalgorithm；distributedgeneration；sitingandsizing；planningofdistributionnetwork；windpowergener

7、ation；chaosalgorithmDG接入配电网遇到的一个重要问题就是DG的0引言规划问题，其中主要包括DG的选址与定容规划。合理的安装位置及容量可以有效改善配电网电压质分布式电源DG(distributedgeneration．DG)是量、减小有功损耗、提高系统负荷率，配置不合理将指分布在配电网中直接为负荷供电的中小型发电适得其反，甚至威胁电网的安全稳定运行嘲系统，功率等级为十几kw到十几MW之间。DG接入DG规划是一种不确定性、非线性规划，当有大配电网能有效改善电网电压质量、降低网络损耗、量分布式电源

8、接人配电网时，会使规划变得更加复提高供电可靠性，并且由于分布式电源大多采用清杂，用传统的规划方法往往很难达到预期的效果。洁能源，采用分布式发电能带来巨大的环境效益。目前，国内外学者对DG的选址与定容问题做了大量随着不可再生能源的逐渐衰竭以及各国对环境保的研究，并取得了一定的成果。文献[3]I)2DG接人配护问题的重视，作为一种新型的发电和能源的综合，电网后有功网损最小为目标，建立了单目