基于改进粒子群算法的含分布式电源配电网规划.pdf

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1、《电气开关》(2014．No．1)文章编号：1004—289X(2014)01—0044—05基于改进粒子群算法的含分布式电源配电网规划崔艳龙，陈前宇，胡贵华(西南交通大学电气工程学院，四川成都610031)摘要：在不考虑网络扩展的情况下，建立了以包含分布式电源建设和维护费用、网损费用以及购电费用在内的配电网年费最小为目标的规划模型，并采用改进的粒子群算法对分布式电源的安装位置和容量进行优化计算，避免了粒子群算法早熟和边界聚集的问题。通过对IEEE33节点配电网系统进行仿真计算，验证了规划模型和算法的正确性和适应性。关键词：分布式发电；配电网规划；改进粒子群算法中图分

2、类号：TM72文献标识码：BDistributedGenerationPlanninginDistributionSystemBasedonModifiedParticleSwarmOptimizationAlgorithmCU／Yan—long，CHENQian—yu，HUGui—hua(SchoolofElectricalEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031，China)Abstract：TocarryouttheplanningofsitingandsizingofDGsindistribut

3、ionnetworkwithoutconsideringthenetworkexpansion，aneconomicalmodelthattakestheminimumannualoperatingcostofdistributionnetworkasobjectivefunctionisbuiltinthispassage，andintheeconomicalmodel，thebuildingandmaintenancecosts，thetransmissionlossescostandtheelectricchargearecontained．Meanwhile，

4、toremedytheprematureconvergenceofparticleswarlnoptimization(PSO)algorithm，theadaptivemutationparticleswarmoptimizationalgorithmisutilizedtooptimizethesitingandsizingofDGsindistributionetwork．CalculationresultsofIEEE33-busradialdistributiontestsystemshowthattheproposedmodeliscorrectandth

5、esolvingalgorithmiseffective．Keywords：distributedgenerati0n；Distributi0nnetworkplanning；modifiedparticleswarmoptimizationalgorithm布式电源的位置和容量密切相关。因此，合理地对配1引言电网中DG进行规划十分重要。分布式发电(DistributedGeneration，简称DG)是国内外已有一些学者对分布式电源的规划问题进将发电系统以小规模(发电功率在数千瓦至50MW的行了研究。文献[1]采用遗传算法对配电网中DG的小型模块)、分散式的方式，并

6、支持已有的配电网经济容量和位置进行优化，并采用模拟退火算法进行支路运行而设计和安装在用户附近，可独立输出电能的系扩展规划，但遗传算法在求解过程存在收敛速度较慢、统。DG类型主要包括微型燃气轮机、风力发电、光伏易早熟等现象。文献[2]在给定DG容量情况下，采用发电、燃料电池等。分布式发电具有损耗低、系统可靠解析法研究了单条辐射线路上DG的最优安装位置。性高、选址容易、效率高、能源种类多等优点，将成为该模型假定负荷沿馈线按一定规律分布(如均匀分布21世纪电力工业的发展方向之一_lJ。随着分布式发等)，但实际配电网中负荷分布往往是随机的。文献电技术的逐步推广，大量DG在配电

7、网中随机投入和[3]将网损、电压、三相短路电流和单相短路电流在接退出运行，使配电网由一个辐射状网络结构变为遍布入DG后的变化通过相关系数量化后计入目标函数，电源与用户互联的系统，这对配电网的节点电压、线路通过进化算法找到DG的最佳接人点。文献[4]提出潮流、网络可靠性等都会带来影响，且其影响程度与分了一种考虑建设费用、购电费用和停电损失的综合模《电气开关》(2014．No．1)45型，该模型仅适用于节点较少的情况，对大型配电网无电网总负荷扣除DG发电量之后的电费，因而c计算法进行有效计算。文献[5]应用机会约束规划建立了式为：以独立发电商收益最大为目