分布式电源的选址与定容是电力系统规划中的关键问题，特别是在现代能源系统中，随着可再生能源的广泛应用，如何有效地整合分布式电源（DG）并优化其配置对于提高能源效率和降低运营成本具有重要意义。本文主要讨论了一种基于改进模拟植物生长算法（PGSA）的分布式电源选址与定容方法。
作者提出了一个多目标优化模型，该模型考虑了经济性和环境效益。优化目标包括折算到每年的DG投资成本（Cdq）、每年的运行维护费用（Idq）以及配电网年线损量（Cl）。这些目标函数通过数学公式表达，并结合年利率、投资回收期、单位投资费用、运行维护费用、最大负荷利用小时数、单位电价等参数进行量化。约束条件则包括导线电流限制、节点电压限制以及DG接入容量的限制，确保系统的稳定运行。
为了解决这个复杂的优化问题，文章引入了模拟植物生长算法，并进行了改进。PGSA是受自然界植物生长过程启发的优化算法，它通过模拟植物的生长过程寻找最优解。算法中，植物的“生长点”代表可能的解决方案，形态素浓度表示解决方案的优劣。在改进的PGSA中，作者关注了最优解的选择和生长点的处理，增强了算法的收敛性和效率。
具体来说，算法的优化过程包括植物的生长阶段，其中初始生长点（可行域中的任意点）不断分裂产生新的生长点，这些生长点根据其形态素浓度（代表适应度）进行选择和更新。在光照充足（即适应度高的解）的条件下，生长点更有可能继续生长，从而形成覆盖整个可行域的“树枝”。环境变化导致形态素浓度重新分布，这一过程反映了植物向光性的概率生长原理，有助于探索全局最优解。
通过在IEEE33节点标准配电网上的模拟，改进的PGSA展现出了良好的收敛性和效率。这一结果证明了改进算法在解决分布式电源选址与定容问题上的有效性，为实际电力系统的规划提供了理论支持和方法工具。
本文的工作为分布式电源的配置策略提供了新的视角，改进的PGSA优化算法为解决这类问题提供了一个创新且实用的解决方案。未来的研究可能进一步探讨如何将该算法与其他优化方法结合，或者将其应用于更复杂的电力系统环境中，以应对更加多元化的能源需求和挑战。同时，这种方法也可以为其他领域的多目标优化问题提供参考。
