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基于自适应混沌粒子群算法的分布式电源优化 base on the adaptive chaotic particle swarm optimization of distributed source location and constant volume
研 究 与开发
基于 自适应混沌粒子群算法的分布式电源优化
郭 伟 王 进 付小伟
(长沙理工大学电气与信息S-程学院，长沙 410114)
摘要 目前我国是 以 “大机组、大电网、高电压”为主要特征的单一供电系统，这种集中发
电、远距离传输、大电网互联的方式虽然有效减少 了系统的备用容量 以及加强了各网络间的同步，
但很难快速追踪远距离的末端负荷变化，负荷峰谷差增大将导致电荒出现，线路距离太远也加大
了系统的网损。基于此，本文考虑在配电网中合理接入分布式电源进行优化，为了确定接入位置
和容量，本文以分布式电源安装年费用、配电网年有功损耗及分布式电源环境效益为多目标函数；
为了避免粒子群算法 (PSO)容易陷入局部最优，文中采用计算速度快、收敛可靠的自适应混沌
算法 (ACPSO)进行计算，设计了基本计算流程；最后采用 IEEE14节点系统进行算例分析，接
入分布式电源后配电网网损有效降低 ，且能减少配电网运行总费用，同时证明ACPSO算法在解决
分布式电源优化问题上具有一定优越性。
关键词：自适应混沌粒子群算法；分布式电源；选址定容
BaseontheAdaptiveChaoticParticleSwarm Optimizationof
DistributedSourceLocationandConstantVolume
GuoWei WangJin FuXiaowei
(SchoolofElectricalandInformationEngineering，ChangshaUniversityofScience＆Technology,Changsha410114)
Abstract Atpresent，Chinaisbasedonalargeunit，largegrid，highvoltagesinglesupplypower
system as the main feature，this centralized power generation， long-distance transmission，grid
interconnection effectively reduce the system ’S spare capacity and strengthening of network
synchronization，butdifficulttofast-tracktheendofthelong-rangechangesinload，peakloaddifference
increaseswillleadtoelectricitysho~age，thelineiStoofarawayalsoincreasedhtenet1OSS．Basedonthis．
we considerreasonableaccessdistributed generation distribution network optimization，in orderto
determinethelocationandcapacityofaccesstodistributedgenerationinstalledannualcost，withthegrid
yearsactivelossanddistributed genermionenvironmentalbenefits，thispapertaketheadaptivechaotic
optimization(ACPSO)caculatetheobjectivefunction，itavoidparticleswarmoptimization(PSO)iseasy
tofallintolocaloptimum ，thendesignabasiccalculationprocess．FinallytakeIEEE14nodesystem as
exampletoanalyse，accesstodistributedgenerationdistributionnetworklosseffectivelyreduce，andcan
reducetherunningtotalcostofthedistributionnetwork，andathtesame
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