本文選題：分布式電源 + 復(fù)雜性　； 參考：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年13期

【摘要】：配電網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜化以及分布式電源廣泛接入帶來的不確定性,增加了配電網(wǎng)供電路徑優(yōu)化的難度,傳統(tǒng)配電網(wǎng)重構(gòu)方法很難滿足其快速性要求。針對(duì)風(fēng)機(jī)、光伏出力的波動(dòng)性,在構(gòu)造的概率場(chǎng)景模型基礎(chǔ)上,基于時(shí)間尺度進(jìn)行出力分割,并利用無重復(fù)生成樹策略對(duì)復(fù)雜搜索空間進(jìn)行簡(jiǎn)化,避免重復(fù)性輻射型校驗(yàn),減少解空間的冗余度,采取改進(jìn)的編碼策略以及改進(jìn)的教學(xué)優(yōu)化算法對(duì)重構(gòu)模型進(jìn)行求解,提高搜索的速度和全局尋優(yōu)能力。算例分析證明了所提方法的快速性和有效性。
[Abstract]:The complexity of the distribution network structure and the uncertainty brought by the wide access of distributed power sources make it more difficult to optimize the power supply path of the distribution network. The traditional reconfiguration method of distribution network is difficult to meet the requirement of its rapidity. Aiming at the fluctuation of wind turbine and photovoltaic force, based on the probability scene model and time scale, this paper simplifies the complex search space by using the no-repetition spanning tree strategy to avoid the repetitive radiation type checking. The redundancy of the solution space is reduced, the improved coding strategy and the improved teaching optimization algorithm are adopted to solve the reconstructed model, which improves the speed of searching and the ability of global optimization. An example shows that the proposed method is fast and effective.
【作者單位】： 上海電力學(xué)院;福建省電力公司;上海市供電公司;
【基金】：上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目資助(13DZ2251900)
【分類號(hào)】：TM711

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本文編號(hào)：1894430