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链式多智能体遗传算法在分布式电源全时序上优化配置
引用本文:杨宏超,程若发,贺志华,吕彩艳. 链式多智能体遗传算法在分布式电源全时序上优化配置[J]. 应用声学, 2017, 25(11)
作者姓名:杨宏超  程若发  贺志华  吕彩艳
作者单位:南昌航空大学信息工程学院,南昌航空大学信息工程学院,南昌航空大学信息工程学院,南昌航空大学信息工程学院
基金项目:国家编号(51567019)江西省教育厅项目编号(GJJ150757)江西省科技支撑计划项目(20142BBE50002);
摘    要:分布式电源的选址与定容是微电网研究所面临的重要问题,本文主要考虑规划地区的24-h负荷时序特性和气候特点的24-h负荷变换的情况下的DG优化配置。针对以上问题,通过链式多智能体遗传算法对其进行优化处理。首先通过算法对IEEE33节点系统进行测试,验证算法在分布式电源优化配置中的优越性,并对PG E69节点配电网进行24-h时序的全过程模拟仿真优化,结果验证了多智能体遗传算法能在分布式电源配置上的有效性,同时提高微电网接入的预测精度,加快收敛速度,改进陷入局部最优的可能性等问题,对微电网在规划选址与定容选择上提供工程参考的实用性。

关 键 词:微电网  分布式电源  有功网损  选址和定容  多智能体算法
收稿时间:2017-05-03
修稿时间:2017-05-17

Multi - Agent Genetic Algorithm for Optimal Configuration of Distributed Power Supply
Cheng Ruof,He Zhihua and Lv Caiyan. Multi - Agent Genetic Algorithm for Optimal Configuration of Distributed Power Supply[J]. Applied Acoustics(China), 2017, 25(11)
Authors:Cheng Ruof  He Zhihua  Lv Caiyan
Affiliation:School of Information Engineering,Nanchang Hangkong University,School of Information Engineering,Nanchang Hangkong University,School of Information Engineering,Nanchang Hangkong University,School of Information Engineering,Nanchang Hangkong University
Abstract:
Keywords:
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