分布式电源（DG）作为现代电力系统的重要组成部分，对电网的安全稳定运行与电能质量提升有着显著影响。分布式发电技术由于其灵活性、环保性和高效性，在全球范围内得到了广泛应用。然而，分布式电源接入配电网会引入无功功率问题，这会直接影响配电网的电压稳定性和功率损耗。因此，无功优化问题成为了现代电力系统研究的热点和难点。
在无功优化的研究中，传统方法存在诸多不足，如容易陷入局部最优解、优化精度不高、求解速度慢等问题。为了解决这些问题，研究者们开始探讨将先进的优化算法应用于配电网无功优化，以期获得更好的全局搜索能力和优化精度。
本文介绍了一种基于入侵杂草算法（Invasive Weed Optimization, IWO）和差分进化算法（Differential Evolution, DE）的混合算法——DEIWO算法，用于含分布式电源的配电网无功优化。IWO算法因其结构简单、参数少和鲁棒性强而受到关注。但是，IWO也存在易陷入局部最优和精度不高的缺点。差分进化算法（DE）作为一种有效的全局优化算法，其在优化精度和收敛速度方面表现出色，但其在面对复杂非线性问题时，仍然会遇到局部最优的困境。
DEIWO算法通过结合两种算法的优点，首先使用IWO算法对初始种群进行繁殖和空间扩散，然后再通过DE算法的变异、交叉和选择操作，优化种群中个体的质量，最终保留适应度最高的个体。通过这种方式，DEIWO算法克服了单独使用IWO算法时容易陷入局部最优解的问题，提高了全局搜索能力和优化精度，有效地减少了电网的功率损耗。
为了验证DEIWO算法的性能，研究者以IEEE33节点系统为例进行仿真分析。IEEE33节点系统是典型的配电网系统，包含多个分布式电源节点。通过与传统的入侵杂草优化算法进行比较，实验结果表明，DEIWO算法具有更强的全局搜索能力，更高的收敛精度，并且能够有效地减少配电网的功率损耗。
此外，文章还提到了研究得到了国家自然科学基金的支持。这一信息表明，该研究不仅对学术界有着积极的影响，也受到了国家层面的高度重视。
本文提出的DEIWO算法在解决含分布式电源的配电网无功优化问题上，展现出了高效可靠的优化性能，对提升配电网运行的经济性和安全性具有重要的实际应用价值。同时，这一研究也进一步推动了智能优化算法在电力系统领域的深入应用，对未来智能电网的发展具有积极的启示作用。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
