智能优化算法在分布式电源选址和定容中的应用.pdfVIP

2010 China International Conference on Electricity Distribution 1 智能优化算法在分布式电源选址和定容中 的应用 1 1 2 刘 波 ，袁智强 ，包海龙 （1、上海电力设计院有限公司，上海市重庆南路 310 号，200025 ； 2 、上海电力技术与管理学院，上海市重庆南路 310 号，200025 ） Email ：liubo021@ 摘 要：随着电力系统规模的日益扩大和发展 分布式电源容量大小及位置的不同而不同。 分布式能源战略的逐步实施，配电网中将会有更多 求解分布式电源选址和定容的问题属 的分布式电源。分布式电源虽然可以减少电能损耗 于求解多变量可行解问题，虽然也可以通过 和对电网升级的投资，但是如果分布式电源的位置 列举各种可行的方案来解决，但相当困难。 和规模选择不合适，反而可能会导致电能损耗的增 近年来，国内外众多学者在这方面做了较多 加，以及引起网络中某些节点电压的变化，从而降 的研究工作。文献[6]提出采用简化梯度法寻 低电网运行的可靠性。因此，在进行配电网规划设 求分布式电源安装配置问题的最优解，但是 计时必须考虑所接入的分布式电源位置和容量对 往往很容易陷入局部最优。文献[7]采用 Tabu 系统规划的影响。因此，本文分析了分布式电源接 有哪些信誉好的足球投注网站算法求解此问题。文献[8]考虑在分布式 入配电网前后对网络损耗的影响，并在此基础上提 电源个数、位置和容量不确定的情况下，应 出采用智能优化算法对分布式电源的选址和定容 用遗传算法对分布式电源的选址和定容问 问题进行研究和分析的方法，为进一步开展分布式 题进行优化。文献[9]和文献[10]分别提出了采 电源规划拓展了思路。 用新的进化方法和遗传算法与模拟退火算 关键词：分布式电源 配电网 选址和定容 智 法混合求解在网络损耗最优情况下的分布 能优化算法 式电源安装位置问题。此外，文献[11] 提出 了一种在配电网扩展规划中进行分布式电 0 引 言 源选址和定容的方法，并应用遗传算法优化 近年来，随着国民经济的快速发展，能 分布式电源的位置和容量。但是上述采用的 源消耗日益增长，以集中式单一供电方式为 诸如遗传算法收敛速度比较慢、精度低、易 主要特征的电力系统所引起的环境问题、能 陷入局部最优；模拟退火算法一般计算时间 源问题、稳定性问题，以及经济性等问题[1] 较长，效率低。 越来越引起人们的重视，进一步促使诸如微 本文首先分析了分布式电源接入配电 型燃气轮机、太阳能发电、风力发电、燃料 网前后对网络损耗的影响，并在此基础上提 电池等各种形式的分布式电源的发展和应 出采用混合模拟退火（SA）的改进粒子群 用。鉴于分布式电源具有诸如能够安装在负 （PSO ）优化算法，对分布式电源选址和定 荷中心、低投资成本、能够及时跟踪负荷的