考虑主动管理模式的多目标分布式电源规划

在考虑主动管理模式条件下,建立了多目标双层分布式电源规划模型.其中,上层规划以分布式电源年投资运行成本和网损最小为目标,下层规划以分布式电源出力切除量最小为目标,考虑风电光伏等间歇式能源出力的随机性及负荷的不确定性,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛模拟方法对风速、光照强度和负荷进行抽样,利用非支配排序遗传算法对上层规划模型进行求解,采用原对偶内点法对下层规划模型进行求解,以得到问题的Pareto最优解集,从而避免了传统加权求解方法中权重确定的主观性.同时,通过对33节点配电网算例的仿真和分析,验证了所建模型的合理性和算法的有效性.     

基于多目标粒子群算法的分布式电源优化配置研究

大量分布式电源的接入会造成电网电压提升、 网络损耗增加等影响,因此,对分布式电源进行科学合理的优化配置,对配电网经济、安全和稳定地运行具有深远意义.针对分布式电源优化配置问题,建立了以分布式电源投资运行总成本最小、配电网总有功网损最小和节点电压偏差最小为目标函数的优化配置模型,并将自适应权重更新策略的粒子群算法应用于所...     

基于改进哈里斯鹰算法的分布式电源优化配置

为解决分布式电源接入配电网进行合理规划配置的问题,在建立以网络损耗、节点电压偏差、投资综合费用为多目标函数的基础上,采用层次分析法将考虑经济性与稳定性的多目标函数转换成单目标函数,并用改进哈里斯鹰算法寻找最优的配置方案。为进一步改善哈里斯鹰算法的寻优精度与收敛速度,引入Tent混沌提高初始化种群的均匀性;将鲸鱼算法的搜索围捕方式与哈里斯鹰算法结合,增加了算法的多样性并提高了寻优精度;引入t分布策略增强全局寻优能力和求解速度。通过算例验证了采用改进哈里斯鹰算法在求解分布式电源优化配置问题中的高效性和稳定性。     

基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容优化设计

在分析了分布式电源接入对配电网影响的基础上,针对配电网中的关键问题———分布式电源的选址和定容,进行了优化设计.通过构建包含分布式电源的投资运行费用、环境因素、网损费用的目标函数,并考虑潮流约束、电流约束、电压约束、系统容量约束等条件,搭建了分布式电源的模型,采用一种改进的粒子群算法,设计出了分布式电源所处位置及容量.通过仿真分析计算,验证了该方案的正确性和有效性.     

基于改进粒子群算法的分布式电源定址定容寻优

针对配电网中分布式电源的选址和定容问题,建立了包括分布式电源的运行维护费用、环境因素费用、网损费用的目标函数,并把潮流约束、电压约束、系统容量约束作为约束条件,采用改进的粒子群优化算法,确定分布式电源的位置和容量。对33节点配电系统进行仿真计算,得到了较为合理的安装位置和容量。     

基于电压稳定指标的分布式电源位置与容量优化配置

 分布式发电(Distributed Generation,DG)的电源位置和注入容量对配电网有重要影响。以配电网网损最小及电压稳定指标为目标,将DG位置和容量优化问题转化为一个多目标的非线性规划问题。构造模糊性的多目标优化算法,将2个优化子目标转化为单一目标,同时将节点电压越限和DG有功出力越限以罚函数的方式进行处理。采用惯性因子自适应的粒子群算法进行求解,为了加快求解速度,先计算节点有功网损微增率并进行排序,选出绝对值较大的节点作为DG安装候选节点。仿真结果表明,此算法收敛效率高,具有较强的搜索能力和自适应能力。     

拟态物理学优化算法在分布式电源选址定容中的应用

分布式电源接入点位置和容量的大小直接影响电网的安全性和经济性。文中建立了1个使配电网有功损耗最小的分布式电源选址定容优化模型。模型中考虑了电源接入容量和接入点对系统潮流、节点电压、线路负载及网络损耗的影响,并进行了相应的约束,以保证电网的安全稳定运行。采用拟态物理学优化(APO)方法对其求解,将接入容量、接入点、节点电压等拟态为物理学中的个体质量,每个个体根据自己的质量、速度及其他个体的引/(斥)力作用不断调整自己的运动和位置,通过全局最好、最差和自身适应值不断更新其质量,最终整个群体所经历的最好位置即为全局最优解,从而得到分布式电源的最佳接入位置和容量。最后采用标准IEEE-33辐射配电系统进行计算分析,并与粒子群(PSO)算法进行比较。APO算法的有功损耗减少更为显著,其平均电压和最低电压均好于粒子群算法的,验证了所提出的模型和方法是可行和有效的。     

考虑环境因素的分布式能源多目标优化配置

建立了分布式能源多目标优化配置模型,考虑了环境因素,以最小化传统发电与分布式能源发电的环境成本与发电成本之和、最小化配电网络损耗为目标函数.改变传统将多目标优化问题转化为单目标函数求解的做法,将粒子群算法扩展为多目标粒子群算法,并以此算法作为优化工具求解分布式能源的多目标优化配置.采用IEEE33节点系统作为算例,考虑将微型燃气轮机并网的优化配置问题.算例结果表明,该多目标优化配置策略能够为决策者提供可供个性化选择的多样化配置方案,各种优化配置方案与没有分布式电源安置相比,可降低系统网络损耗、改善系统可靠性指标和电压水平并降低污染气体排放.     

基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容

建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用 自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pare...     

基于电压稳定度的分布式储能选址定容规划

本文针对配网中引入高比例风电、光伏等新能源引起的电压波动问题,提出基于电压稳定度的优先选址和改进粒子群算法的储能系统选址规划。首先以电压稳定度为指标,选出配网中部分相对稳定性较弱的节点,进行优先选址;然后以系统日有功损耗最小为目标,由改进的粒子群算法对储能系统的容量优化配置问题进行求解。最后对改进的33节点配电网系统进行仿真,验证该方法在储能选址定容工作中的有效性和可行性,为含高比例新能源的配网进行储能电站选址定容问题提供参考。     

基于微粒群算法的分布式发电优化配置

利用混沌动力学的随机性和遍历设计群体运动模式,提出一种改进的微粒群算法.以运行成本和网络损耗为目标,对分布式发电的优化选址与定容问题加以求解,获取最优的分布式电源安装位置和容量,并针对标准测试系统进行了仿真计算与分析,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

配电网中分布式电源最优布置

基于放射状链式配电网连续解析模型和离散模型,研究了多台分布式电源装置接入系统对沿线电压和有功网损的影响.讨论了分布式电源装置安装在配电网中的优化方法以及分布式电源装置对配网电压分布的影响和其安装位置的限制.改进的最优布置算法克服了一般方法不能有效解决分布式电源装置的安装位置,以及因电压分布的要求对分布式电源安装位置产生的限制等缺点.算例表明,本文方法所求出的分布式电源最优接入位置,在满足系统电压分布情况下可有效改善有功网损.     

考虑外网效益的微网改进多目标优化调度

在建立微网多目标优化模型时,除了考虑微网自身效益,同时还考虑了微网对外网运行的影响成本,增强了对外网的友好性。针对传统多目标粒子群容易陷入局部最优的问题,提出了基于外部档案监测选择机制的改进MOPSO;并在速度更新公式中引入了小扰动,使求得的Pareto前沿解分布更均匀。在求得Pareto最优解集后,综合考虑微网的安全稳定性能指标,采用基于熵权法的决策机制,从最优解集中筛选出最佳调度方案。最后以一典型微网为例,验证了改进MOPSO的优越性和考虑外网效益的必要性。     

Optimization of the Hydrological Model Using Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm

An application of multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) algorithm for optimization of the hydrological model (HYMOD) is presented in this paper.MOPSO algorithm is used to find n...     

基于粒子群优化的多目标作业车间调度

为了利用粒子群优化算法解决作业车间调度问题,提出了将调度问题转化为连续优化问题的有效策略;设计了Pareto档案粒子群算法(PAPSO),该算法将档案维护和全局最好位置选取结合在一起,在档案维护过程中为每个粒子选取全局最好位置;给出了变异与PAPSO的结合新策略.将PAPSO和带变异的PAPSO应用于15个调度实例,以最小化总拖后时间和最大完成时间,与强度Pareto进化算法2等进行比较,结果验证了PAPSO在作业车间调度方面的良好性能.     

一种离散型多目标粒子群优化算法

为获得更好的非劣前端,提出一种离散型多目标粒子群优化算法。该算法根据离散型多目标优化问题的特点,将种群分成多个子种群,在各个子种群中利用表现型共享的适应度函数选择每个子种群的最优粒子。通过多个最优粒子的引导,使整个种群分布更均匀,避免陷入局部最优,保证了解的多样性。实验表明了该算法的有效性。     

考虑需求侧响应的热电联供型微网经济优化运行

热电联供(combined heat and power,CHP)微网是提高可再生能源利用率以及实现能源转型的有效途径之一,具有广阔的应用前景。为保证其经济、灵活、高效运行,需对CHP微网进行合理的系统优化。为此提出考虑热、电负荷需求侧响应CHP微网多目标优化方法,热电负荷需求侧响应模型基于建筑物热力学模型,同时考虑可转移负荷的调度。在此基础上,建立基于热电负荷需求侧响应的多目标混合整数线性规划模型,采用所提复合粒子群算法求解。算例仿真结果表明,应用热、电负荷需求响应可以使供电、供热的灵活性大大提升,并且降低了系统经济运行成本。     

一种新的求解多目标问题的分组粒子群优化算法

用粒子群优化算法求解多目标问题容易陷入局部最优,为此本文提出了一种分组粒子群多目标优化算法。该算法将决策空间分成Q个子空间,每个子空间随机的分配N个粒子,这Q个粒子群分别在各自的空间进行独立搜索。为保证每个种群的搜索多样性和遍历性,用混沌序列对各组粒子位置进行初始化,同时对各组进行基于聚集距离的粒子择优进化。由典型多目标函数的优化实验结果表明,经过适当的分组,该算法能迅速逼近非劣最优解集,效果令人满意。