本文關(guān)鍵詞：含分布式電源的配電站選址機會約束規(guī)劃　出處：《電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 混合遺傳蟻群算法 沃羅諾伊圖 機會約束規(guī)劃 蒙特卡洛 分布式電源

【摘要】：越來越多的分布式電源DG(distributed generation)自發(fā)接入配電網(wǎng),因此研究考慮含DG波動性的配電站選址規(guī)劃具有很強的實際意義。建立了含DG的配電站機會約束規(guī)劃模型,并采用蒙特卡洛仿真的方法來進行區(qū)間估計。面對負荷點分配問題,對基于沃羅諾伊圖(Voronoi diagram)的貪心算法與基于蟻群的啟發(fā)式算法兩種算法的優(yōu)劣進行了比較。規(guī)劃主流程采用遺傳算法,并將配電站的選擇進行編碼。根據(jù)上海某地區(qū)實例進行了計算,計算結(jié)果證明了算法的有效性,并討論了配電站選擇與置信度對目標(biāo)函數(shù)的影響、蟻群算法優(yōu)化結(jié)果等問題。
[Abstract]:Distributed power more and more DG (distributed generation) spontaneous access to distribution network, so the study of station site planning has great practical significance to consider the distribution of DG containing volatility was established. Distribution with DG programming model and the method of opportunity, Monte Carlo simulation for interval estimation. In the face of load allocation problem. Volo Noe Tu (Voronoi diagram) based on the greedy algorithm compared with heuristic algorithm based on ant colony algorithms based on the two. The main process planning using genetic algorithm, and the distribution station selection codes. According to a Shanghai area is calculated. The calculation results prove the effectiveness of the algorithm, and discuss the distribution station selection and confidence effects on the objective function of the ant colony algorithm to optimize the results and other issues.

【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;南京南瑞繼保電氣有限公司;江蘇省智能電網(wǎng)技術(shù)與裝備重點實驗室(東南大學(xué));
【基金】：江蘇省“六大人才高峰”資助項目(2015-ZNDW-005)
【分類號】：TM715
【正文快照】： 南京210003;3.江蘇省智能電網(wǎng)技術(shù)與裝備重點實驗室(東南大學(xué)),南京210096)配電網(wǎng)是電力網(wǎng)絡(luò)中距離用戶最近的部分,它的規(guī)劃建設(shè)水平直接影響到今后用戶的用電質(zhì)量。隨著分布式電源DG(distributed generation)的蓬勃發(fā)展,越來越多的用戶自發(fā)地將風(fēng)機、光伏、燃氣機組等DG接入

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本文編號：1396824