基于改进粒子群优化算法的多目标分布式发电规划.pdf

分布式发电（Distributed Generation，简称DG）作为一种靠近负荷中心的小型、分散式发电技术，在电力系统中发挥着越来越重要的作用。随着人们对节能环保和可持续发展意识的提高，分布式发电技术受到广泛关注，其应用也得到了迅速的发展。分布式发电通常指的是小型发电设施，可以是单个用户或一组用户，并且是直接接近用电点或负荷中心的能源发电模式。与集中式大型发电厂相比，分布式发电可以有效减少环境污染，提高能源的利用效率，提升供电的可靠性。 在配电网中接入分布式发电系统会对接入点的电压水平、网络损耗以及供电可靠性产生显著影响。因此，如何在确保电力系统稳定运行的同时实现分布式发电的最优规划，是一个亟待解决的问题。分布式发电规划主要包括选址和定容两个关键问题，即确定分布式发电单元的地理位置和每个位置的发电容量。 文献中提到的优化模型是以最小化网络损耗、最小化节点电压偏差、最大化静态电压稳定裕度以及最小化总投资成本为目标的多目标规划。其中，网络损耗的最小化可以降低能源消耗，减少经济成本；节点电压偏差的最小化有助于提高供电质量，保障电压稳定；静态电压稳定裕度的增大可以增强电网在极端情况下的稳定性；总投资成本的最小化则是从经济角度考虑的必要条件。 为了解决多目标优化问题，研究者采用归一化处理和权系数选取的方法，将多个目标转化为单一目标的优化问题。通过这种方式，研究者可以简化优化算法的计算复杂度，提高模型的可操作性。而优化算法的选择上，本研究采用了改进的粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization，IPSO），它是对传统粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的改进版本。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，通过个体与群体信息的共享，来寻找问题的最优解。在IPSO算法中，为了避免优化过程陷入局部最优解，研究者对算法的惯性权重进行了非线性的自适应调整，并在计算过程中加入了速度变异算子和位置交叉算子。这些改进手段有助于算法跳出局部最优，提高全局搜索能力，从而在计算后期避免陷入局部收敛。 通过将IPSO算法应用于69节点配电网测试系统，仿真结果表明，该算法在分布式发电规划问题上能够有效地找到最优解，证实了改进粒子群优化算法在处理此类多目标规划问题的可行性和有效性。 研究内容不仅包括理论上的模型建立和算法设计，还包括了实际案例的仿真分析。在69节点配电网测试系统中，通过改进的粒子群优化算法进行分布式发电规划的优化计算，仿真验证了算法在实际电力系统中的应用潜力和价值。这为未来电力系统规划者和决策者提供了一种可靠的规划工具，有助于促进电力系统的优化运行和可持续发展。