基于量子粒子群算法的分布式电源优化规划-论文.pdf

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1、第27卷第7期广东电力Vo1．27No．72{)14年7月GUANGD0NGELECTRICPOWERJu1．2()14doi：10．3969／jissn．1007—290X．2014．07．012基于量子粒子群算法的分布式电源优化规划吕梦丽’，陈璨华，许伟龙’，陈正龙。(1．广东工业大学，广东广州510006；2．广东电网公司惠州供电局，广东惠州5160()())摘要：针对配电网中分布式电源(distributedgeneration，DG)的选址和定容问题，在研究标准粒子群优化算法的基础上建立有功网损和DG运行费

2、用最小的目标函数。考虑运行中的约束条件，利用旋转门更新的量子粒子群算法(quantumparticleswarmoptimization，QPSO)分析DG接入位置、容量不确定的情况下将目标函数和约束条件转换为综合目标函数，并求得最优解。对IEEE14节点配电测试系统进行算例仿真，比较仿真结果与粒子群算法优化结果，验证了QPso在分布式电源规划上的收敛性和适应性。关键词：分布式电源；量子旋转门；量子粒子群；有功网损中图分类号：TM715．2文献标志码：A文章编号：1007—29()x(2()14)()7—0059—0

3、5DistributedGenerationOptimizationPlanningBasedonQuantumParticleSwarmAlgorithmL0Mengli，CHENJinghua，XUWeilong’，CHENZhenglong2(1．GuangdongUniversityofTechnology，Guangzhou，Guangdong510006，China；2．HuizhouPowerSupplyBureauofGuangdongPowerGridCorporation，Huizhou，Guan

4、gdong516000，China)Abstract：Aimingatproblemsofsiteselectionandconstantvolumeofdistributedgenerationinpowerdistributionnetwork，thispaperdiscussesestablishmentofminimumobjectivefunctionsofpowerlossandDGrunningcostonthebasisofstudyingstandardparticleswarmoptimizati

5、onalgorithm．Consideringconstraintconditioninoperationandusingupdatedquantumparticleswarmoptimizationalgorithmofrotationgate，thispaperanalyzestransformationofobjectivefunctionsandcon—straintconditionintogeneralizedobjectivefunctionsunderconditionsofuncertainDGco

6、nnectingpositionandcapacitiesandacquiresoptimalsolutions．ExamplesimulationonIEEEl4nodepowerdistributiontestingsystemwasconductedandsimula—tionresultwascomparedwithresultofparticleswarmoptimizationalgorithm．AstringencyandadaptabilityofQPSOinDGplanningwasverified

7、．Keywords：distributedgeneration；quantumrotationgate；quantumparticleswarm；powerloss分布式发电(distributedgeneration，DG)通配电网潮流方向产生影响，随之引起网络损耗变常是指发电功率在几千瓦至数百兆瓦的小型模块化，而且网络损耗大小与DG接入容量、位置密切化、分散式、布置在配电网或分布在负荷附近的高相关。因此，有必要对接入配电网的DG进行规效、可靠的发电单元l_1]。一方面由于分布式电源划一。具有小型化、建设场地要求不

8、高、施工周期短、能含DG的配电网规划是一个多目标、多约束和迅速为短期激增的负荷提供电力需求和满足供电可高维数的非线性优化问题。国内外学者提出了大量靠性等优点；另一方面由于分布式电源的接入会对的进化算法，如遗传算法(geneticalgorithm，GA)、粒子群算法(particleswarmoptimization，PSO)、蚁群算法(ant